基于拉格朗日-AI异构层次模型的养殖贻贝细菌污染预测研究

本文推荐：研究者创新性地提出AIQUAM++模型，通过耦合拉格朗日数值方法与AI时间序列分类（TSC）技术（涵盖Transformer、Informer等架构），结合MPI/OpenMP/CUDA异构并行计算，实现了贻贝养殖区大肠杆菌（E. coli）污染>90%精度的实时预测，为水产养殖安全监管提供高性能决策支持工具。

　　

Highlight

State of the Art

精准评估贻贝养殖环境是一项需要多学科协同应对的科学挑战。随着环境数据量爆炸式增长，高性能计算（HPC）已成为现代监测系统的核心支柱。传统数值模型虽能模拟污染物扩散（如拉格朗日粒子追踪），但在处理非线性生物累积过程时存在局限。

Scientific Workflow

AIQUAM++作为DagonStar²工作流引擎的终末模块，通过整合先进数值模型与HPC指令集，构建了从数据采集到污染预警的完整预测管道。该系统动态调度计算资源，确保在复杂海岸带环境中实现时效性决策。

AIQUAM++ Architecture and Design Approach

采用训练-推断双阶段架构：训练阶段集成KNN、Transformer等多模型特征提取，推断阶段通过C++编写的异构并行引擎（MPI进程通信+OpenMP多线程+CUDA加速）实现毫秒级响应，完美适配养殖场实时监控场景。

Results

在那不勒斯湾的实测中，面对河流排污/城市径流等多重污染源，系统对贻贝体内E. coli污染级别的分类准确率突破90%阈值，显著优于传统微生物检测方法的时空覆盖率。

Evaluation

在配备双路AMD EPYC^TM处理器和NVIDIA A100的节点上测试显示，通过分层并行策略（MPI+OpenMP+CUDA），推理延迟降低达78%，吞吐量提升15倍，证实其具备实际部署的算力经济性。

Conclusion

AIQUAM++通过"数值模型-AI-HPC"三位一体架构，为贻贝养殖水质管理树立了新范式。其模块化设计支持未来扩展至其他污染物监测，为智慧海洋治理提供关键技术基础设施。