55、细胞内物质运输模拟与化学混合模拟的AI加速研究

细胞内物质运输模拟与化学混合模拟的AI加速研究

在科学研究和技术发展中，细胞内物质运输模拟以及化学混合模拟是两个重要的领域。近年来，随着人工智能（AI）和机器学习（ML）的快速发展，它们在这些模拟领域中展现出了巨大的潜力。

细胞内物质运输模拟

在细胞内物质运输模拟方面，研究人员运用等几何分析（IGA）、深度学习（DL）和偏微分方程约束优化（PDE - CO）等方法，对复杂神经元形态内的物质运输进行了深入研究。

通过开发的计算软件包，利用高性能计算集群，能够在复杂神经元形态中提供高精度的速度和浓度结果。这些结果为与真实神经元中的实际运输情况进行比较提供了参考，有助于进一步解答神经元如何通过复杂的神经突网络平衡地将正确的物质输送到正确的目的地，以及疾病状态如何影响运输过程等问题。

不过，当前的PDE - CO模型存在一定局限性，它仅考虑了交通堵塞对物质浓度的影响，而忽略了其对神经元几何形状变形的影响。为解决这一问题，可以将运输模型与结构模型耦合，解决流固耦合问题，以模拟交通堵塞期间的几何形状变形。同时，还需要通过设计可比的生物学实验来验证数学模型，例如使用光激活技术可视化物质运输过程，并提取速度或浓度分布与模拟结果进行比较。另外，将提出的运输模型应用于研究其他涉及物质运输的生物过程，如神经元伸长依赖于从细胞体运输到神经突尖端的微管蛋白，将物质运输模型与神经元生长模型耦合，有助于更好地理解神经元生长过程和神经退行性疾病。

化学混合模拟的AI加速

在化学混合模拟领域，研究人员致力于开发一种将AI模型与计算流体动力学（CFD）求解器集成的方法，以预测化学混合模拟的输出。

研究背景与意义