本文内容改编自Towards AI平台发布的科普文章，点击查看原文
一句话解释
本文是面向入门者的科普内容，聚焦物理模拟与几何深度学习领域（第一部分），从偏微分方程（PDEs）与图结构的基础概念出发，讲解二者结合实现AI物理模拟的核心逻辑。
通俗理解
我们可以用生活化类比来理解：如果想要让AI学会还原真实世界的物理现象，比如水流流动、物体碰撞反弹，传统方式会用偏微分方程来描述底层物理规则，但现在可以通过图结构梳理不同物体的几何位置与关联关系，结合深度学习技术让AI更高效地学习、复现这些物理过程，相当于给AI配备了“物理规则手册”和“物体关系地图”，帮助它更准确地模拟真实物理场景。
适用场景
- 游戏开发中的物理引擎优化，让虚拟场景的物理效果更真实自然
- 自动驾驶领域的环境物理模拟，测试车辆在不同路况下的反应
- 建筑、桥梁的结构应力分析，提前预判受力风险
- 医疗领域的人体组织力学模拟，辅助疾病诊断与治疗方案设计
相关概念
本文涉及的核心概念包括：偏微分方程（PDEs）、几何深度学习、图神经网络、物理模拟。