# mindscience
**Repository Path**: mindspore/mindscience
## Basic Information
- **Project Name**: mindscience
- **Description**: MindScience is scientific computing kits for various industries based on the converged MindSpore framework.
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Apache-2.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: https://www.mindspore.cn/mindscience
- **GVP Project**: Yes
## Statistics
- **Stars**: 929
- **Forks**: 680
- **Created**: 2021-08-20
- **Last Updated**: 2025-07-01
## Categories & Tags
**Categories**: ai
**Tags**: None
## README
# MindScience
[View English](README.md)
- [MindScience概述](#概述)
- [MindEarth](#mindearth)
- [MindFlow](#mindflow)
- [MindElec](#mindelec)
- [MindChemistry](#mindchemistry)
- [MindSPONGE](#mindsponge)
- [SciAI](#sciai)
- [架构图](#架构图)
- [合作伙伴](#合作伙伴)
## 概述
MindScience是基于MindSpore融合架构打造的科学计算行业套件，包含了业界领先的数据集、基础模型、预置高精度模型和前后处理工具，加速了科学行业应用开发。
### AI+科学计算
将AI与科学计算相结合，即AI+科学计算，是指利用人工智能技术如机器学习、深度学习等，对科学难题进行实计算和分析。这种结合使得科学计算不再局限于传统的数学模型和算法，而是能够借助AI的强大计算能力，探索未知领域，提升计算效率和准确性。AI+科学计算的计算能力主要来源于大数据的支持和算法的优化，通过不断学习和优化，AI能够更好地应对复杂的科学计算问题。
### 可微函数
在AI框架中，可微性（differentiability）扮演着至关重要的角色，只有当模型的各个组成部分（如层、激活函数等）都是可微的时，才能计算出这些梯度。它不仅是实现反向传播算法的基础，还扩展了深度学习的应用范围、实现了高级功能、提升了模型性能，并促进了AI硬件的发展。
### 图灵完备IR
图灵完备是指在可计算性理论里，如果一系列操作数据的规则（如指令集、编程语言、细胞自动机等）按照一定的顺序，可以计算出结果。具有如下特征：
* 通用性：图灵完备IR能够表达任何可计算函数，因此具有极高的通用性。这意味着它可以被用于编译多种编程语言，以及支持复杂的算法和数据结构。
* 表达能力：由于图灵完备IR的通用性，它能够处理复杂的计算任务，包括条件跳转、循环、递归等高级编程结构。这使得它成为编译器优化和深度学习框架中的关键组件。
* 抽象性：IR作为中间表示，位于源代码和目标机器代码之间。它提供了一种抽象的表示形式，使得编译器可以对代码进行优化，同时保持与目标机器代码的兼容性。
### [MindEarth](https://gitee.com/mindspore/mindscience/tree/master/MindEarth)
地球科学领域套件MindEarth支持多时空尺度气象预报、数据前后处理等任务，致力于高效使能AI+气象海洋的融合研究。
MindEarth内置多个中期气象预报模型，预报性能较传统模式提升1000+倍；内置短临降水模型与海陆DEM超分模型。MindEarth还提供ERA5再分析模型、雷达回波数据集、高分辨率DEM数据，支持短临、中期等预报模型的训练与评估。
基于上述功能和数据集，MindEarth已成功孵化一系列有影响力的成果，集成多个短临、中期气象预报SOTA模型，显著提升预报速度。
### [MindFlow](https://gitee.com/mindspore/mindscience/tree/master/MindFlow)
计算流体求解套件MindFlow支持物理驱动、数据驱动和数据机理融合驱动的AI流体仿真；对接国产CFD求解器PHengLei，实现AI和传统流体求解的耦合；内置可微分CFD求解器，实现流场求解的端到端微分。
MindFlow提供了翼型流场、湍流等常用数据集，支持Al流体仿真模型的训练和模型评估。
基于上述功能和数据集，MindFlow已经成功孵化一系列有影响力的成果，包括和中国商飞合作，发布“东方·御风”、“东方·翼风”大模型，机翼气动仿真由小时级降低到秒级，助力国产大飞机起飞；和西北工业大学合作，发布“秦岭·翱翔”大模型，实现AI湍流模型的高精度耦合仿真。
### [MindElec](https://gitee.com/mindspore/mindscience/tree/master/MindElec)
计算电磁仿真领域套件MindElec，支持数据建构及转换、仿真计算、结果可视化以及端到端的AI电磁仿真。在手机电磁仿真已取得技术实破，仿真精度媲美传统科学计算软件，同时性能提升10倍。
MindElec支持CSG模式的几何构建，如矩形、圆形等结构的交集、并集和差集，以及cst和stp数据的高效张量转换。
基于上述功能和数据集，MindElec已经成功孵化一系列有影响力的成果。和华为诺亚合作，实现了端到端可微FDTD，并且在贴片天线、贴片滤波器以及二维电磁逆散射等场景进行了验证。和东南大学合作，发布“金陵·电磁脑”基础模型，阵列天线仿真效率提升10X+倍以上，且随着阵列规模增大，效率提升更加显著。
### [MindChemistry](https://gitee.com/mindspore/mindscience/tree/master/MindChemistry)
计算化学领域套件MindChemistry支持多体系，多尺度任务的AI+化学仿真，致力于高效使能AI与化学的融合研究。
MindChemistry内置等变计算库，显著提高科学场景建模数据的表征效率和模型的训练效率。MindChemistry还提供rMD17等业界高频使用的数据集，支持分子生成、预测模型的训练与评估，提供等变计算、高阶优化器等接口与功能。
基于上述功能和数据集，MindChemistry已经成功孵化一系列有影响力的成果。对接分子生成与分子预测SOTA模型，实现AI在化学领域的高效材料设计与分子性能预测。
### [MindSPONGE](https://gitee.com/mindspore/mindscience/tree/master/MindSPONGE)
计算生物领域套件MindSPONGE支持高性能、模块化，端到端可微，类AI架构编写的分子模拟功能以及MSA生成，蛋白质折叠训练推理和蛋白质结构打分，NMR数据解析等常用功能。
MindSPONGE提供了高覆盖度和多样性的百万级蛋白质结构预测数据集——PSP，支持蛋白质结构训练和推理。
基于上述功能和数据集，MindSPONGE已经成功孵化一系列有影响力的成果。包括与高毅勤老师团队合作，发布分子模拟软件，支持可微分编程和高通量模拟；发布全流程蛋白质结构预测工具
MEGA-Protein，支持高性能高精度预测蛋白质结构；以及核磁共振波谱法数据自动解析FAAST，实现了NMR数据解析时间从数月到数小时的缩短。
### [SciAI](https://gitee.com/mindspore/mindscience/tree/master/SciAI)
AI4Science高频模型套件SciAI，内置60+高频模型，覆盖物理感知（如PINNs、DeepRitz以及PFNN）和神经算子（如FNO、DeepONet）等主流模型，覆盖度全球第一；提供了高阶API，开发者和用户开箱即用。
## 架构图
## 合作伙伴
