清华等团队推出自进化建模系统 EvoSim

清华大学张强教授团队联合北京清屿科技、香港大学及北京怀柔实验室等机构，提出了自进化多物理场建模系统 EvoSim。该系统旨在解决微观物理建模中的挑战，通过重构 AI 处理预测错误的路径，实现物理模型与 AI 研究能力的递归协同进化。 EvoSim 的核心机制在于让 AI 能够从实验偏差中追查机制并修订方程。系统并行探索参数、物理机制及几何等候选原因，并验证修正的有效性。在同一轮迭代中，它既生成更精准的模型，也沉淀出可复用的建模能力。 在电池快充析锂及动态电压预测任务中，EvoSim 的表现优于人类专家构建的历史模型。测试数据显示，析锂起点荷电状态的平均绝对误差为 1.79%；在电压预测方面，30 摄氏度 DST 轨迹误差为 7.62 mV，20 摄氏度 US06 为 8.97 mV，均低于对应数据集上人类专家模型的历史最好水平。

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