飞桨AI for Science流体超分FNO模型案例分享
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原文中文，约2300字，阅读约需6分钟。
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内容提要
高分辨率CFD计算耗时长且数据存储需求大，限制了实际使用。低分辨率CFD计算耗时短且数据存储量小，但精度不足。利用机器学习方法提升低分辨率CFD精度，解决问题。飞桨FNO模型适合处理超分问题。飞桨AI for Science提供多种AI方法模型，支持科研和产业应用。飞桨PaddleScience工具组件是国内首个应用于CFD领域的工具。使用FNO模型训练好的模型可以快速将低分辨率CFD结果提升为高分辨率结果。飞桨AI for Science将提供更多技术支持。
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关键要点
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高分辨率CFD计算耗时长且数据存储需求大，限制了实际使用。
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低分辨率CFD计算耗时短且数据存储量小，但精度不足。
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利用机器学习方法提升低分辨率CFD精度，解决问题。
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飞桨FNO模型适合处理超分问题，具有分辨率无关性。
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飞桨AI for Science提供多种AI方法模型，支持科研和产业应用。
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飞桨PaddleScience是国内首个应用于CFD领域的工具，提供端到端的应用API。
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超分FNO模型利用傅立叶卷积层和逆傅立叶变换层实现任意分辨率提升。
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训练好的FNO模型可以快速将低分辨率CFD结果提升为高分辨率结果。
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飞桨AI for Science将提供更多技术支持，推动科研发展。
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