支撑AIGC的扩散模型，以及图神经网络，如何用于实现分子的设计？
对于复杂的宏观系统，如何设计和优化其系统参数（比如设计机翼形状、优化偏微分方程边界条件）？
如果一个动力系统只观测到少部分，如何精确推测系统其他部分？
大纲
科学设计简述
基于代理模型+反向传播的科学设计
基于扩散模型的科学设计
主讲人介绍
参考文献
推荐语：基于图神经网络的学习正演模拟器和基于梯度的设计优化，解决了具有复杂物理动力学的高维问题，包括流体流动的表面设计和工具设计，以及翼型形状的优化。
2.XuM,YuL,SongY,etal.Geodiff:Ageometricdiffusionmodelformolecularconformationgeneration[J].arXivpreprintarXiv:2203.02923,2022.
推荐语：作者提出了新的生成模型GEODIFF，根据分子图来预测分子构象
3.ZhaoQ,LindellDB,WetzsteinG.Learningtosolvepde-constrainedinverseproblemswithgraphnetworks[J].arXivpreprintarXiv:2206.00711,2022.
THE END