[Deep Learning Theory Team Seminar] Talk by Prof. Wuyang Chen (SFU) on Building Machines That Understand the Physics
イベント説明
Title: Building Machines That Understand the Physics
Abstract:
In this talk, we explore how to build cutting-edge AI models that understand and reason about physical systems. Our approach integrates two key strategies. First, Tool Interaction: Rather than embedding physical knowledge directly into data-driven models, we teach AI models to interact with scientific tools. Second, Physics-Enriched Data Scaling: Instead of merely increasing the volume of training samples, we make our data more physically informative by refining it with scientific tools.
We illustrate our methodology with two showcase applications. First, to support multi-step scientific reasoning, we autoformalize and generate code for PDE solvers, and align large language models (LLMs) with simulation feedback via preference optimization. Second, to enable real-time interactive fluid modeling, we hybridize neural physics with traditional numerical solvers, and assist users' freehand sketches by learning to generate external force fields through reverse simulation.
Dr. Wuyang Chen is a tenure-track Assistant Professor in Computing Science at Simon Fraser University. Previously, he was a postdoctoral researcher in Statistics at the University of California, Berkeley, advised by Professor Michael Mahoney. He obtained his Ph.D. in Electrical and Computer Engineering from the University of Texas at Austin in 2023, advised by Professor Atlas Wang. Dr. Chen's research focuses on integrating AI methods with physical knowledge, scientific machine learning, and theoretical understanding of deep networks. Dr. Chen has published papers at CVPR, ECCV, ICLR, ICML, NeurIPS, and other top conferences. Dr. Chen's research has been recognized by NSF (National Science Foundation) newsletter in 2022, INNS Doctoral Dissertation Award and the iSchools Doctoral Dissertation Award in 2024, and AAAI New Faculty Highlights in 2025. Dr. Chen is the host of the Foundation Models for Science workshop at NeurIPS 2024 and co-organized the 4th and 5th versions of the UG2+ workshop and challenge at CVPR in 2021 and 2022.
開催日
2025年5月28日15:00 ~ 2025年5月28日16:00
主催者・問い合わせ先
RIKEN AIP Public
開催場所
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 場所 | 名称未設定 |
| 住所 | Online and the Open Space at the RIKEN AIP Nihonbashi office |
開催場所の地図
SNS・Bookmark
近隣のイベント
- 2026年6月28日 - 【目白・6/28】Robloxでゲームをつくろう【PC貸出◯】
- 2026年6月28日 - 第85回 CoderDojo多摩センター (6月度) 子どものためのプログラミング道場
- 2026年6月27日 - ゼロから始めるClaude Code講座
- 2026年6月27日 - [秋葉原] がやがやと勉強する会 (テーマ自由、初心者歓迎!)
- 2026年6月24日 - Conférence Pourquoi dormons-nous? Les réponses de quatre siècles de science par Yoan Chérasse Mercredi 24 juin 2026
- 2026年6月23日 - 不動産テック協会総会開催記念セミナー
- 2026年6月22日 - 【会場開催】Jakarta EE&MicroProfileセミナー「待望のJakarta EE 12最新動向!データアクセス新仕様&ついに標準化されるJakarta MVCを学ぶ」 6/22(月) 開催
- 2026年6月21日 - [秋葉原] Amazon Bedrock AgentCore 実践入門 輪読&勉強会 #初回
- 2026年6月21日 - 【オフライン開催】子ども向けプログラミング道場:CoderDojo稲城98回
近隣の場所 (直線距離)
- ベルサール芝公園 Room5 (4km)
- ファインディ株式会社 (7.9km)
- SAPジャパン 東京オフィス内 (1.3km)
- 東京会場 IREM JAPAN セミナールーム (6.1km)
- 都築電気株式会社 カンファレンスルーム (3.1km)
- フィレンツェ (5.6km)
- TKP御茶ノ水会議室(5階) (2.4km)
- 日比谷フォートタワー 11階 『日比谷スカイカンファレンス』Room A (2.4km)
- SmartHR Space (3.9km)
- ザ・プリンス パークタワー東京 (3.9km)
- キッチンスタジオ Kitchen Bee (1.8km)
- CASE Shinjuku (7.1km)
- MIRAI LAB PALETTE (ミライラボパレット) (988m)
- 日暮里FRIENDS X (5km)
- 集合場所: ラフィネランニングスタイルNeo 1F入口 (1.7km)
- シトリン会議室 (7.2km)
- 大手町プレイス ホール&カンファレンス (790m)
- Kaien秋葉原サテライト (1.5km)
- Studio CRESC (6.7km)