<div dir="ltr"><div>Dear all,</div><div><br></div><div>Welcome to the CMU AI Seminar for the Fall 2021 semester! For the new semester, we are excited to announce that <u>Morgan Stanley</u> has become the new sponsor of the seminar series, which will start on September 21.</div><div><br></div><div>We look forward to seeing you <b>next Tuesday (9/21)</b> from <b><font color="#ff0000">1</font></b><font color="#ff0000"><b>2:00-1:00 PM (U.S. Eastern time)</b></font> for the next talk of our <b>CMU <span class="gmail-il">AI</span> <span class="gmail-il">seminar</span></b>, sponsored by <a href="https://www.morganstanley.com/about-us/technology/">Morgan Stanley</a>.</div><div><br></div><div>To learn more about the <span class="gmail-il">seminar</span> series or see the future schedule, please visit the <a href="http://www.cs.cmu.edu/~aiseminar/" target="_blank"><span class="gmail-il">seminar</span> website</a>.</div><div><br></div><font color="#0b5394" style="background-color:rgb(255,255,0)">On 9/21, <b><u>Stephan Hoyer</u></b> (Google) will be giving a talk on "<b>Accelerating Computational Fluid Dynamics with Deep Learning</b></font><font color="#0b5394" style="background-color:rgb(255,255,0)">" and share some of the exciting progress in deep learning for scientific computing.</font><br><br><font color="#0b5394"><b>Title</b>: Accelerating Computational Fluid Dynamics with Deep Learning</font><div><font color="#0b5394"><br></font><div><font color="#0b5394"><b>Talk Abstract</b>: How can machine learning help large-scale scientific simulation? Accurate simulation of fluids is important for problems like engineering design and climate modeling, but is very computationally demanding. In this talk, I'll give an overview of a line of research at Google, where we've been using end-to-end deep learning to improve approximations inside traditional numerical solvers. For 2D turbulent flows, our models are up to two orders of magnitude faster than traditional solvers with the same accuracy on the same hardware, and can still generalize to very different types of flows from those on which they were trained.</font><div><font color="#0b5394"><br><b>Speaker Bio</b>:  Stephan Hoyer is a staff engineer at Google Research. He works on deep learning for science, with a focus on physical simulations and applications in climate/weather modeling. His research centers on the hypothesis that automatic differentiation software, hardware accelerators and deep learning are poised to transform traditional scientific computing, by vastly accelerating and improving existing numerical models. He also frequently contributes to open source tools for scientific computing in Python, including JAX and NumPy. Before Google, he was a data scientist at The Climate Corporation, and received his Ph.D in physics from UC Berkeley.</font><div><br></div><div><b>Zoom Link</b>:  <a href="https://cmu.zoom.us/j/99723728452?pwd=YnBOa0ZDSXRxRmdSYTJiNGNVVFJ4UT09">https://cmu.zoom.us/j/99723728452?pwd=YnBOa0ZDSXRxRmdSYTJiNGNVVFJ4UT09</a><br><br>Thanks,<br>Shaojie Bai (MLD)</div></div></div></div></div>