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多尺度强化算法
一种强化学习方法，旨在优化复杂物理模拟中不同分辨率尺度之间的转换决策。
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人工智能辅助的区域分解方法
利用人工智能智能地划分模拟区域，并管理多尺度子区域之间界面的技术。
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分层协同仿真
一种结构化方法，其中运行在不同尺度上的多个模拟器以协调的方式交换信息，以表示完整的物理系统。
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多分辨率图神经网络
一种神经网络架构，能够同时处理多个空间和时间分辨率级别的结构化数据。
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学习增强均匀化
一种结合传统均匀化技术与机器学习的数学方法，旨在有效捕捉多尺度效应。
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尺度迁移学习
一种允许将在一个模拟尺度上学到的知识转移到另一个尺度的技术，旨在加速收敛并提高精度。
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人工智能引导的自适应网格
一种计算网格优化过程，其中人工智能根据问题的物理特性识别需要更精细分辨率的区域。
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多层级模型降阶
旨在降低计算复杂性，同时保持原始物理模型多尺度保真度的一组技术。
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智能微观-宏观耦合
一种利用人工智能在微观和宏观模拟之间进行集成的方法，旨在优化信息交换并保持物理一致性。
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监督式数值缩放
一种利用学习算法指导分辨率，从而在模拟中动态聚焦于感兴趣区域的技术。
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多尺度演化参数化
一种能够根据当前活动的分辨率尺度和模拟系统的状态动态适应的模型参数优化方法。
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多尺度物理信息神经网络
旨在解决代表同时发生在多个尺度上的现象的偏微分方程的物理信息神经网络。
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自适应时间分解
一种时间离散化技术，其中时间步长根据活跃的时间尺度动态调整，并由人工智能算法引导。
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智能空间插值
利用机器学习在不同空间分辨率之间以一致的方式重建物理场的插值方法。
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最优分辨率选择
一种根据精度和计算成本目标，为域的每个区域确定最优空间和时间分辨率的人工智能算法。
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平滑尺度过渡
一种通过学习传递函数，确保模拟中不同分辨率尺度之间进行渐进且无伪影过渡的方法。
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多层级不确定性量化
一种利用学习技术跨越不同建模尺度传播不确定性，以估计概率分布的方法。
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用于多尺度模拟的Transformer
一种基于注意力机制的架构，用于捕捉不同空间和时间尺度之间的长程依赖。
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多分辨率奇异性检测
一种识别系统临界点的算法，能够同时跨越多个尺度级别确定需要提高分辨率的区域。
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智能异构并行化
一种由AI优化的计算分配策略，旨在多尺度模拟中有效利用异构硬件架构。
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