这篇综述探讨了通过机器学习 （ML） 增强计算流体动力学 （CFD） 的最新进展。文献系统地分为三个主要类别：数据驱动的代理、物理知情的代理和 ML 辅助数值解。随后，我们重点介绍了 ML for CFD 在关键科学和工程学科中的应用，包括空气动力学、大气科学和生物流体动力学等。

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2408.12171

完整项目地址：
https://github.com/WillDreamer/Awesome-AI4CFD

参考：
https://github.com/google-deepmind/deepmind-research/tree/master