Rose Yu十岁时，收到了一份生日礼物，这份礼物改变了她的命运，是一台电脑 。
25年前，电脑在中国是非常罕见的东西。叔叔送了一份礼物，这份礼物开启了她如同开挂一般的人生！
Rose Yu身处加州大学圣地亚哥分校，她俯瞰着拉霍亚海岸，她致力于构建神经网络，该神经网络能用物理学原理解决实际问题。
最开始，Yu用它玩电脑游戏 ，中学时期 ，她获得了网页设计奖 。
大学时期，她在浙江大学学习，主修计算机科学，在校期间，她因创新研究获得了奖项。
后来，她选择去南加州大学读博，部分原因是她在美国仅有的亲友，也就是那位叔叔，当时在附近的喷气推进实验室工作 。
2017年，Yu获得博士学位，并荣获最佳博士论文奖。
最近一次获奖时间是今年1月，奖项是总统早期职业奖，颁奖者是美国总统拜登，且是拜登亲自授予她该奖项 。
Yu现在是加州大学圣地亚哥分校（UCSD）的副教授，在「物理引导深度学习」领域处于领军地位，多年来一直致力于把物理知识融入神经网络。
她运用流体动力学原理改进了交通预测，通过加速湍流模拟加深了对飓风的理解，甚至还设计了一些工具来预测新冠肺炎（Covid-19）的传播。
她梦想部署一套称之为「AI科学家」的数字实验室助手。
人类研究员与AI助手展开合作，这一合作是基于物理学原理的，有望催生出全新的科学见解。
在她眼中，将这些“助手”的信息进行整合，也许是加快科学发现进程的最有效办法。
堵车催生的灵感
读研时，Rose Yu被洛杉矶的堵车折磨疯了！
学校门口两条高速公路交汇，每次出门都像「渡劫」。
2016年，她突然产生一个想法，深度学习能够识别图片，那么它能不能预测动态的交通呢 ？
当时，深度学习非常热门，它借助多层神经网络在数据中探寻规律，在图像分类方面取得了突出成果。
她将车流想象成水流，在模型里，道路上的车流如同流体在平面上流动，且遵循流体动力学规律 。
最大的创新是引入图论的概念，把交通视为一张「图」。
监测道路交通状况的装置是“节点”，这些装置之间的道路是“边”，装置之间的距离也是“边”。
借助这张图，能够获取某个时刻整个路网的即时状况，其中包括每个位置车辆的平均速度。
将每隔5分钟生成的图组合在一起，这样便能清晰看到交通的变化趋势，进而对交通状况进行预测。
她的模型能够把交通预测时长从15分钟延长到1小时，这是靠着导师Cyrus Shahabi积累的海量数据 ！
2018年，谷歌地图直接运用了她的代码，并且邀请她担任访问研究员 。
给飓风「算卦」
解决了堵车难题，她又盯上了气候领域的硬骨头——湍流预测。
2018年，Yu在Lawrence Berkeley国家实验室做了演讲，Yu和那里的科学家们进行了交流，通过交流明确了这个问题。
湍流是水流、气流里存在的复杂漩涡，咖啡搅拌时产生的漩涡属于它，海洋中的风暴也和它有关。
用传统Navier-Stokes方程对湍流进行预测，其计算速度极其缓慢，就如同蜗牛爬行一般，而这正是飓风难以得到精准预报的原因所在。
Yu用最佳数值模拟训练的深度神经网络，学习这些模拟。
模型效果令人惊叹，在二维场景下，其预测速度提高了20倍，在三维场景下，预测速度更是直接提高了1000倍！
未来预警飓风可能要用她的湍流预测算法了。
湍流几乎在任何地方都存在，血液里要是有湍流，就会引发中风，无人机螺旋桨产生的湍流，会使飞机摇晃 。
Yu在加州理工学院做博士后期间，Yu曾和其他人一起合作撰写了一篇论文，这篇论文研究的是无人机的稳定性 。
团队运用神经网络，借助这种方式来模拟湍流，目的是能够更好地控制无人机的起飞，还能更好地控制无人机的降落。
在1亿摄氏度左右的高温环境中，等离子体内部会产生各种各样的湍流 。高温等离子体里存在的湍流 ，是核聚变的关键所在 。
Yu当下正在研发一种深度学习模型，该模型可以在瞬间对等离子体的行为作出预测。
AI科学家
Rose Yu还有个更大胆的想法：打造「AI科学家」。
她的团队开发了AI，该AI已经能够自动发现物理规律，比如光速恒定的洛伦兹对称性，还有物体旋转不变的旋转对称性。
更牛的是，这些全是靠AI自己悟出来的！
AI具备发现新对称性的潜力，这些新对称性目前在物理学中尚属未知，而这一发现将会带来巨大的突破。
她所设想的“AI科学家”并非单个神经网络，而是程序组合，这些程序组合能辅助科学家做出新发现 。
进行天气预报，分析全球变暖的原因，研究疫苗接种政策对疾病传播的影响。
现在，她的团队正在开发更强大的基础模型，该模型能够处理多种数据，包括数字、文本、图像、视频等。
也许几年之后，科研人员能够借助它迅速分析数据，能够凭借它快速提出假设，进而把更多的精力留给充满创造性的工作，留给那些脑洞大开的工作。
不过她也强调：AI永远是助手，不是替代者。
我们的目标是借助AI来处理杂事，人类的创造力具有不可替代性！
Rose Yu（虞琦）
Rose Yu是加州大学圣地亚哥分校计算机科学与工程系的副教授，她是AI团队的核心成员，她还在Halıcıoğlu数据科学研究所任职。
她的研究兴趣主要集中在机器学习方面，特别是大规模时空数据的处理与分析，她对AI推动科学发现满怀极大的热情。
她曾荣获美国总统青年科学家与工程师奖（PECASE），还获得过DARPA青年教师奖，也曾获得欧洲早期科学与工程奖（ECASE），还荣获过美国国家科学基金会（NSF）杰出青年奖，以及赫尔曼奖学金，另外还获得了摩根大通、meta、谷歌、亚马逊和Adobe等企业颁发的教师奖。
Yu多次荣获最佳论文奖，曾获得南加州大学最佳博士论文奖，她还被《麻省理工科技评论》评选为35岁以下AI领域创新者。
参考资料：
