【PaddlePaddle Hackathon 3】科学计算项目贡献合集 #44070
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（此 ISSUE 为 PaddlePaddle Hackathon 第三期活动的任务 ISSUE，更多详见 【PaddlePaddle Hackathon 第三期】任务总览）
为科学计算项目贡献任务合集，包括模型分析与功能完善，开发请参考 贡献指南，任务列表如下：
No.57：PaddelScience 支持对外部导入的几何文件进行法向外扩采样
技术标签：科学计算，采样，Python
任务难度：基础
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注：.stl 为通用的 CAD 几何中间格式，可由 Catia/UG 等工具生成，可使用 Numpy-stl 或其他解析方式识别 .stl。示例：如三维球体，识别球体表面的包络点后，能够基于球面上的临近三点构成的平面，创建法向，并能够基于多个面元的外法向的方向，创建不同距离的采样点。可以简单理解为识别 . stl 球面后，创建多个半径大于该球体的球面（球体是指特例，需要使用不规则的三维外形，比如三维翼型）。
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No.58：PaddleScience 支持解析 CFD 前处理网格文件
技术标签：科学计算，文件解析，Python
任务难度：基础
详细描述：基于 Python 开发标准 API，能够解析 Gambit/Fluent 等工具前处理阶段定义的 .msh 网格文件，能够解析网格文件中对应的各个节点 set 集（包含流场内部区域、边界区域），set 集合应该按照类别包含对应的节点坐标，如：BC__Inlet :(noedID, node_x, node_y, node_z)。
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No.59：为 PaddleMD 增加 MARTINI 力场
技术标签：分子动力学，Python
任务难度：进阶
详细描述：在 PaddleMD 套件已有 Amber 力场的基础上，为其增加丰富的力场库，本任务增加粗粒化力场 MARTINI。并在 MARTINI 力场的基础上跑通一个生物蛋白分子的例子，评价标准根据新增力场的相关代码和生物蛋白案例的准确度进行结果的评定。
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No.60：为 PaddleMD 新增自由能计算工作流
技术标签：分子动力学，Python，C++
任务难度：进阶
详细描述：在 PaddleMD 套件已有 Amber 力场的基础上，增加自由能计算工作流。任务目标实现自由能微扰（FEP）/热力学积分（TI）/平均作用力势能（PMF）任意一种均可，可任选一种抽样方法完成该任务。评价标准根据工作的完成程度酌情进行判定。
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No.61：为 PaddleScience 2D 非定常圆柱绕流案例调优精度
技术标签：计算流体力学，Python
任务难度：进阶
详细描述：在 PaddleScience 工具组件已有的 2D 非定常圆柱绕流 Demo 基础上，进一步调优精度，不限 Loss 类型（L2、MSE），optimizer 等多种调参手段或者正则化算法，进一步降低整体 Loss。
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No.62：为 PaddleScience 2D 非定常圆柱绕流案例进行可解释性分析
技术标签：计算流体力学，Python
任务难度：进阶
详细描述：在 PaddleScience 工具组件已有的 2D 非定常圆柱绕流 Demo 基础上，进行可解释性分析，可利用表征可视化或者贝叶斯等等工具与算法进行分析。
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No.63：为 PaddleScience 2D 非定常圆柱绕流案例进行训练过程动力学行为进行分析
技术标签：计算流体力学，Python
任务难度：进阶
详细描述：在 PaddleScience 工具组件已有的 2D 非定常圆柱绕流 Demo 基础上，进行训练过程动力学行为分析，比如时间维度、空间维度、频域维度收敛情况。
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No.64：为 PaddleScience 增加基于数据驱动的污染物扩散深度学习模型案例
技术标签：计算流体力学，Python
任务难度：进阶
详细描述：120个动图数据：3个风速 * 5个释放源点位 * 8个风向，选择 CV 或者时序类模型提取数据特征，得到污染物扩散模型。
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No.65：减少 PaddleScience 2D 非定常圆柱绕流案例的监督数据
技术标签：计算流体力学，Python
任务难度：进阶
详细描述：目前该模型使用了 200 - 300 个点的监督数据（不考虑时间维度），希望能降低到 30 个点以内，保持同样的精度。
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No.66：为 PaddleScience 增加损失函数权重自适应功能
技术标签：Python
任务难度：进阶
详细描述：由于 PINNs 方法中损失函数由 PDE Loss、初值 Loss、边值 Loss及 data Loss 组成，其中每项损失函数有不同的权重，本题目希望为 PaddleScience 新增 GradNorm Loss 权重自适应功能，集成入 PaddleScience 作为 API 调用。
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No.92：为 Paddle_DeepMD-kit 新增Descriptor
技术标签：Python，分子动力学
任务难度：进阶
详细描述：在Paddle-DeepMD-kit上增加se_e2_r 或 se_e3 或hybrid 共计三个Descriptor，并基于LAMMPS，以example下的water为例，测试上述三个Descriptor的精度与性能表现。根据实现的Descripor量、结果精度评估任务。
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No.93：为 Paddle_DeepMD-kit 增加一种新的fitting net
技术标签：深度学习、Python，分子动力学
任务难度：进阶
详细描述：在Paddle-DeepMD-kit上增加fitting net，分别为tensor 和 dipole，并基于LAMMPS，以example下的water为例，测试其精度与性能表现。根据实现的fitting net量、结果精度评估任务。
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No.94：为 Paddle_DeepMD-kit 增加与GROMACS的接口
技术标签：分子动力学，深度学习，C++，CMake
任务难度：进阶
详细描述：详细描述：在Paddle-DeepMD-kit上增加与GROMACS的接口，目前已经具备Paddle_DeepMD-kit对外的统一C++接口，可基于此支持GROMACS。并以水分子为例测试Paddle_DeepMD-kit + Gromacs训练推理全流程，根据完成程度酌情评价。
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