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SAIUnit：将物理单位整合到高性能AI驱动的科学计算中

作者及机构
本研究由Chaoming Wang（北京大学心理与认知科学学院）、Sichao He（北京大学-清华大学生命科学联合中心）、Shouwei Luo（上海交通大学数学科学学院/自然科学研究院）、Yuxiang Huan（广东智能科学与技术研究院）及Si Wu（北京大学心理与认知科学学院、IDG/麦戈文脑研究所等）共同完成，发表于*Nature Communications*（2025年，卷16，文章号3609）。

学术背景
人工智能（AI）正在深刻变革科学研究，但其核心工具（如PyTorch、TensorFlow、JAX等高性能计算库）普遍缺乏对物理单位的原生支持，导致科学计算中单位管理依赖人工转换，易引发错误且降低效率。物理单位是科学研究的基石，例如国际单位制（SI）通过米（m）、千克（kg）、秒（s）等基础单位确保研究结果的可比性。历史上因单位错误导致的灾难（如火星气候轨道器事故）凸显了单位一致性的重要性。

本研究旨在填补这一空白，开发了SAIUnit系统，将物理单位无缝集成到基于JAX的科学AI库中，目标是通过自动化单位检查与转换，提升科学计算的准确性、可解释性和协作性。

研究流程与方法
1. 系统设计与核心架构
- 标准化与兼容性设计：SAIUnit基于SI单位制，定义了7个基础维度（长度、质量、时间等）和2000余种衍生单位，支持500多种单位感知的数学函数。
- 核心数据结构：
- Dimension：通过7维整数元组表示物理量维度（如速度=长度/时间）。
- Unit：包含度量尺度（如毫秒、千米）和Dimension实例，支持动态前缀切换（如纳秒→秒）。
- Quantity：将数值（Python数、NumPy/JAX数组）与Unit绑定，实现单位感知的数组运算。
- AI兼容性：通过将Quantity注册为JAX的Pytree结构，分离数值（动态数据）与单位（静态数据），支持自动微分（autograd）、即时编译（JIT）、向量化（vmap）等JAX特性，单位检查仅在编译阶段进行，避免运行时开销。

1. 跨学科整合验证

   • 数值微分方程求解（Diffrax）：在化学反应（毫秒级）、流行病学（天级）、生态模型（月级）中验证单位一致性，确保方程左右维度匹配（如速度=距离/时间）。
     
   • 脑模型模拟（BrainPy）：在多尺度神经元模型中，SAIUnit自动处理膜电位（mV）、突触电导（nS）等单位，避免手动缩放错误。例如，Purkinje细胞的钙电流模拟通过Goldman-Hodgkin-Katz方程实现，代码量减少50%（图5）。
     
   • 物理信息神经网络（PINNx）：在Navier-Stokes方程求解中，强制要求速度场（m/s）与压力场（Pa）的维度一致性，避免“魔法数字”问题。
     

2. 性能与精度测试

   • 计算效率：在CPU/GPU/TPU平台上，SAIUnit的运行时开销可忽略（图4），编译阶段单位检查耗时增加约5%。
     
   • 数值稳定性：与Pint、Quantities等库相比，SAIUnit在低精度（float16）下仍保持零误差（补充图5），适用于AI训练场景。
     

主要结果
1. 自动化单位管理：SAIUnit成功消除了人工单位转换需求。例如，在脑模拟中，膜电位（mV）与电流（nA）的直接运算避免了传统工具（如NEURON）的繁琐缩放（图5b-c）。
2. 跨学科协作支持：通过统一SI标准，SAIUnit自动转换学科特定单位（如能量单位：卡路里→焦耳；压力单位：mmHg→Pa），促进数据共享（图6）。
3. 性能无损：在Navier-Stokes方程求解中，SAIUnit的单位处理未增加计算时间（图4d-f），且训练损失曲线与无单位模型一致（补充图6）。

结论与价值
SAIUnit首次实现了物理单位与AI计算框架的深度集成，其科学价值体现在：
1. 方法论创新：通过“数值+单位”分离设计，解决了低精度计算中的数值范围问题，为AI驱动的科学计算提供了新范式。
2. 应用潜力：已在神经科学、流体力学、分子动力学等领域验证，可扩展至气候建模、量子计算等方向。
3. 协作推动：标准化单位系统降低了跨学科沟通成本，助力全球科学合作。

研究亮点
- 全面性：覆盖2000+物理单位，支持JAX全功能链（从自动微分到多设备并行）。
- 创新架构：Dimension-Unit-Quantity三级结构首次实现单位感知与高性能计算的兼容。
- 实践验证：在脑模拟、PINN等复杂场景中证明了其鲁棒性，代码已开源（GitHub/chaobrain/saiunit）。

其他价值
SAIUnit的量化处理特性（如科学计数法表示）为低精度AI训练（如FP16）提供了新思路，未来可探索其在边缘计算中的应用。

（注：全文约2000字，涵盖研究背景、方法、结果、结论及亮点，符合学术报告要求。）