T / 01AI智能体
连接研究工具的AI。
资料检索、代码运行、实验条件比较、结果整理。我们探索研究型AI智能体，将科学与工程工作流程中的这些环节连接起来。
- 可探讨的问题
- 反复探索实验条件、运行分析工具、整理结果
- 所需资料
- 技术文档、可运行代码、工具接口与工作流程
- 评估标准
- 回答依据、工具运行结果、人工审核环节与可复现性
推理 / 工具 / 实验项目评估流程
科学机器学习
Science.
In sync.
面向科学与工程的AI研发。
SyncPear研究结合物理规律与观测数据的AI。我们的技术方向包括连接研究工具的智能体、基于PINN的建模、三维重建与数字孪生。
了解SyncPear的技术[ SYNCPEAR / SCIENTIFIC AI ]
从科学问题出发，走向现实系统。继续了解
AI智能体SciML & PINNs三维重建数字孪生
01 / 技术领域
从问题出发，
选择合适的方法。
选择技术之前，我们先了解要解决的问题与可用资料。以下介绍各技术可探讨的问题和评估标准。
T / 02SciML / PINNs
用方程与数据建模。
物理信息神经网络（PINN）将物理方程及初始条件、边界条件纳入训练，并在有观测数据时结合使用。我们探讨状态估计、物性参数反演等问题。
- 可探讨的问题
- 从部分观测中反演状态或参数，预测物理现象
- 所需资料
- 控制方程、初始条件与边界条件、单位及现有观测数据
- 评估标准
- 与参考分析或实验的误差、方程残差、训练范围之外的局限
T / 033D / 数字孪生
从形状到状态与变化。
三维重建从图像与观测资料中恢复对象的形状。数字孪生将模型与实际对象的数据关联并更新，以了解其状态与变化。
- 可探讨的问题
- 恢复对象或空间的几何形状，关联观测与模型进行状态比较
- 所需资料
- 多视角图像或视频、相机与传感器信息、对象的运行条件
- 评估标准
- 几何形状与尺度的准确性、与观测的一致性、数据更新条件
02 / 了解数据
建模之前，
先看数据。
降低噪声也可能抹去重要变化。调整移动平均窗口，观察同一组观测值如何随预处理方式变化。
建模时还需要检查采样间隔、缺失值、单位与观测条件。
使用合成时间序列说明数据预处理的教学示例。
信号分析 / 001
观测值移动平均
0观测数量 / 128127
增大窗口可以降低噪声，但也可能平滑掉短期变化。
03 / 研发方法
明确问题，
确定验证方法。
选择方法之前，我们先梳理数据、物理条件与使用环境。开发范围和评估标准按项目具体讨论。
先确定问题与比较基准。
明确要预测的量、要估计的参数或要连接的工具。了解现有资料与使用环境，并确定结果的比较基准。
从小范围开始评估。
结合数据量、质量与物理条件考虑方法。从可与参考分析或实验比较的范围开始，考察可行性与局限。
检查结果与适用条件。
综合检查误差、运行时间、可复现性与失效条件。梳理模型的有效范围、数据更新需求及尚待完成的验证。
04 / 关于SyncPear
科学。智能。现实。From science.
To reality.
SyncPear以科学机器学习（SciML）为核心，研究AI智能体、基于物理的建模、三维重建与数字孪生。
我们结合研究工具的运行、物理方程的约束与实际对象的观测。从寻找适合问题的模型和可比较的验证方法开始。
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