HelloGitHub
当前，人工智能在智慧医疗、智能驾驶等领域开始被广泛应用。而除了这些场景，物理学、生物学领域的计算方法与人工智能的融合，也将成为整个领域向前发展的一大突破点。那么，当人工智能遇上科学计算，将展现出怎样的场景?
近期，开源深度学习框架飞桨 PaddlePaddle 与 DeePMD-kit（一个深度学习分子模拟软件）进行了跨领域深度合作，依托飞桨框架成熟的底层功能和动静统一的开发体验实现 DeePMD 算法的构建和运行，促进了双方在开发者生态上的双向融合。
DeePMD-kit 是一款适配多框架、多硬件的深度学习分子模拟软件，目前已配置 PaddlePaddle 接口。它可用于实现原子交互，在物理、 化学、材料等多个领域被广泛使用。DeePMD-kit 算法库基于飞桨，简单高效的实现了动静结合训推一体的产业应用。基于飞桨自定义算子体系 DeePMD-kit 算子，让算法人员专注于科学计算算法实现！
本周飞桨开发者说，我们邀请到了百度高级研发工程师杨占略、百度高级技术产品经理轻舟为大家带来一场专题直播，为大家介绍如何用飞桨实现在 DeePMD 算法中深度学习方案，并解读基于 DeePMD-kit 的原子邻域的可解释性探索与基于 PaddleSlim 的最优模型结构实战，助力模型实现在不同晶体间的迁移，推动机器学习在科学计算等领域的进一步发展。
直播时间：9月29日 19:00
直播链接：B 站 https://live.bilibili.com/21689802
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