基于几何图学习的物理系统建模——从动态模拟到复杂系统建模丨几何深度学习·周四直播

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导语 几何深度学习已能够有效挖掘和学习图结构数据、建模真实世界。然而，大多数研究都集中在静态图上，忽略了现实世界网络的动态性质，如化学中分子间的反应过程、行走的人群、人际关系的演化等，此类拓扑和属性随着时间的推移而演变，这些动态信息是AI理解复杂系统运行底层机制的关键。我们如何建模动态系统乃至更复杂的物理系统，理解真实世界？ 「几何深度学习」读书会 第六期将由阿里巴巴达摩院资深算法工程师荣钰，针对复杂物理系统和长时间动态模拟系统，介绍其团队基于几何图学习对这两类系统的建模最新工作以及相关应用，并且对未来AI for Science相关领域进行展望。读书会将于8月22日（本周四）进行，欢迎感兴趣的朋友参与讨论交流！ 分享内容简介 基于几何图学习的物理系统建模——从动态模拟到复杂系统建模 在当前 ………………………………