AI CFD Scientist: Toward Open-Ended Computational Fluid Dynamics Discovery with

최근 LLM 기반 에이전트는 소프트웨어 전용 머신러닝 연구, 화학, 생물학 분야에서 과학적 발견 루프의 상당 부분을 완성했습니다. 고정밀 물리 시뮬레이터로 같은 루프를 확장하는 것은 더 어렵습니다. 솔버 완료는 물리적 유효성을 의미하지 않으며, 많은 실패 모드는 솔버 로그가 아닌 필드 레벨 이미지에서만 나타납니다. 우리는 AI CFD Scientist 를 소개합니다. 이는 계산 유체 역학 (CFD) 을 위한 오픈소스 AI 과학자로서, 우리 지식 범위 내에서 단일 점검 가능한 워크플로우 내에서 문헌 기반 아이디어, 검증된 실행, 비전 기반 물리 검증, 소스 코드 수정, 그림 기반 작성까지 모두 포함하는 첫 사례입니다. 세 가지 결합된 경로는 고정 솔버 내 파라미터 스윕, 새로운 물리 모델용 경우 로컬 C++ 라이브러리 컴파일링, 참조 비교기 대항에서의 오픈 엔드 가설 탐색을 포함하며, 모두 Foam-Agent 를 통해 OpenFOAM 에서 실행됩니다. 프레임워크의 중심에는 렌더링된 유동장을 모든 결과가 수용, 재실행 또는 논문으로 작성되기 전에 점검하는 비전 언어 물리 검증 게이트가 있습니다. 5 가지 작업에 대해 공유 GPT-5.5 백본을 사용하여 AI CFD Scientist 는 Spalart-Allmaras 런타임 보정을 자동으로 발견하여 Reh=5600 에서 주기적 언덕에서 DNS 대비 하부 벽 Cf RMSE 를 7.89% 감소시킵니다. 매칭된 LLM 비용에서 두 강력한 일반 AI 과학자 베이스라인 (ARIS, DeepScientist) 은 부분적인 CFD 워크플로우를 실행하지만 실행을 방어 가능한 과학적 주장으로 전환할 수 있는 도메인별 유효성 게이트가 부족합니다. 제어된 심어졌던 실패 아벨레이션은 비전 언어 게이트가 솔버 레벨 체크로 놓친 16 개의 침묵 실패 중 14 개를 감지함을 보여줍니다. 코드, 프롬프트 및 런 아르티팩트는 https://github.com/csml-rpi/cfd-scientist 에서 출시됩니다.