传感器网络 → 图214 nodes · 612 edges
01GraphNN 图神经网络
把系统结构变成可学习的图
传感器网络、计算网格、电网与分子——复杂系统天然是图。GNN 在节点与边上传递信息，捕捉空间依赖与拓扑约束。
- 非规则网格与动态拓扑均可建模
- 时空图（STGNN）刻画系统随时间的演化
- 消息传递可扩展到工业级节点规模
Scientific AI Engine
小时级的科学计算，变成秒级的可解释预测
该科学AI引擎采用混合建模方法，包括图神经网络（GNN）与物理信息神经网络（PINN），针对复杂时空问题提供面向研究的解决方案。它将数据驱动学习与物理知识相结合，以提升预测的准确性、可靠性与泛化能力。
示例任务 · 海上风场 6 小时功率预测STGNN + PINN · 示例数据
01
传感器网络建图已建图
214 个节点 · 612 条边 · 动态拓扑
02
物理约束注入残差 0.42 → 0.03
N–S 方程残差与边界条件进入损失函数
03
混合训练收敛MAE 2.1%
数据驱动学习 × 物理先验联合优化
04
全场秒级推理1.8 s
未来 6 小时场预测 · 单卡 GPU
XAI 归因 · 这个预测由什么驱动
边界风速42%
温度梯度27%
尾流效应18%
其他变量13%
每个预测附带物理一致性检查 · 示例数据
仿真算得准，但太慢；模型跑得快，但说不清。我们把两者合进一台引擎。
传统数值求解器每改一次参数就要重算整套网格，动辄数小时；纯数据驱动的模型秒级出结果，但离开训练分布就失真，也讲不出物理依据。Scientific AI Engine 用图神经网络表达复杂系统的空间结构，用物理信息神经网络把守恒律与边界条件写进损失函数，再用 XAI 把每个预测归因到具体的物理变量——快、准、可解释，三者不再互相排斥。
一台引擎，三层技术支柱
结构 · 物理 · 解释，贯穿同一条建模流水线
训练中的物理残差loss = data + PDE
∂u/∂t + (u·∇)u = ν∇²u − ∇p/ρ
02PINN 物理信息神经网络
把物理定律写进损失函数
PDE 残差、守恒律与边界条件作为约束进入训练，数据稀缺时也能学出符合物理的解。
- 小样本场景下仍可稳定训练
- 预测天然满足物理一致性
- 支持正问题求解与反问题参数反演
预测归因单点 · t+6h
边界风速42%
温度梯度27%
尾流效应18%
其他变量13%
归因报告可导出、可复现
03XAI 可解释性扩展
让每个预测都说得出为什么
归因分析把预测拆解到输入变量与物理项，研究者可以核验与审计，而不是被迫信任黑箱。
- 变量级归因与敏感度分析
- 物理残差可视化，定位失真区域
- 分析报告可复现、可审计
为什么是混合建模
求解器与黑箱模型之间，有第三条路
传统数值求解
纯数据驱动
混合建模引擎
单次预测耗时
小时级
秒级
秒级
物理一致性
严格满足
无保证
约束内嵌
数据需求
无需数据
海量标注
小样本可用
分布外泛化
稳定
易失真
物理先验兜底
可解释性
方程可查
黑箱
归因 + 残差分析
对照为方法论层面的定性比较：混合建模不取代数值求解器——它负责快速探索与筛选，关键结论仍可回到求解器做高精度复核。
研究场景
凡是复杂时空问题，都是它的主场
能源与海洋工程风场尾流与功率的时空预测、海洋装备的状态监测与疲劳演化建模——传感器天然成图，物理方程现成可用。
医疗与生命科学生理信号与纵向随访数据同样是时空序列：引擎为医疗 AI 提供趋势建模与风险信号识别的底层能力。了解医疗 AI →
工业仿真与设计以代理模型加速参数扫描与设计空间探索，候选方案先在引擎里过一遍，再交给高精度求解器复核。
研究协作方式
面向研究，就要经得起复现与审视
可复现交付训练配置、数据版本与评估脚本随结果一并交付，实验可以在你的环境里重跑出来。
与求解器互补引擎负责快速探索与假设筛选，关键结论回到数值求解器做高精度复核——不替代，做加速。
私有化部署支持本地 GPU 环境部署，研究数据不出域，权限与审计沿用平台统一的安全治理。
联合研究与高校及科研院所共建数据集与评测基准，欢迎带着具体的方程和数据来讨论。
有一个算不动的
复杂时空问题？
带上你的方程和数据，我们一起看看混合建模能把它加速多少。
页面中的节点数、残差、误差与耗时等指标均为演示样例，实际表现取决于具体问题、数据质量与算力配置。