在宾夕法尼亚大学蒋陈凡夫教授的指导下，胡渊鸣等人完成了移动最小二乘物质点法（MLS-MPM）方法的研究，不仅实现了新的应力散度离散化，使MPM的运行速度快了两倍，还成功模拟了MPM此前并不支持的各种新现象。
为了进一步证明MLS-MPM的简易性，胡渊鸣用88行C++代码实现了MLS-MPM的demo。（代码详情请戳文末 taichi_mpm 项目链接）。
这项研究发表在了ICRA 2019上，胡渊鸣也以此完成了硕士论文。
DiffTaichi
随后，胡同学将工作又推进一步，提出了可微分编程DiffTaichi，被ICLR 2020收录。
在这篇文章的代码中，胡同学创建了10个不同的物理模拟器，并根据现有基准对其性能进行基准测试。
Taichi中的可微分编程，可以通过蛮力的梯度下降有效地优化神经网络控制器，而不必使用强化学习。
10种可微分模拟器中的大多数模型可以在2-3小时内实现，而且大部分不需要GPU。这些示例中，弹性体、刚体、流体、光线的折射、弹性碰撞，常见物理环境应有尽有。
第一个示例可微分弹性对象模拟器，经过我们的实测，在2017版13寸的MacBook Pro上也能运行，而且完成优化只需不到十分钟的时间：
不仅是2D，更复杂的3D弹性体也能模拟：
还有可微分的3D流体模拟器，经过450步的梯度下降迭代，已经非常逼真：
DiffTaichi模拟水对光线折射的渲染器，一张图片经过它的渲染，甚至能骗过图像分类器。经过测试，VGG16将带有水波纹的松鼠图片当做金鱼，而且认为概率为99.91%。
在强化学习的模拟环境中，刚体机器人很常见，DiffTaichi也能模拟：
DiffTaichi还能模拟多个物体的复杂场景，比如台球：
用Taichi语言编写的模拟器大大简化了代码，可微分弹性对象模拟器只用了110行代码，而直接用CUDA编写则需要490行。
同时，Taichi的速度还很快，相比CUDA版本几乎没有什么损失，比TensorFlow快了188倍，比PyTorch快13.4倍。
而且神经网络控制器一般只需要几十次迭代，即可完成优化。
为何做Taichi
谈到为何要做Taichi，计算机图形学一直缺乏像TensorFlow那样的通用工具，每个要从事开发的人都必须了解基本原理，才能去做编程。
这和深度学习领域形成了鲜明的对比。
近年来，甚至有中学生，利用TensorFlow或者PyTorch，写一点代码，优化几个模型，就可以在一些顶会上发表论文，许多人看来，这是件坏事，因为让深度学习论文的含金量大大降低。
但胡渊鸣看到了另一面。他认为，深度学习这些年之所以能发展快、门槛低，就是因为有简单易用的好工具，计算机图形学让人望而却步，就是因为缺乏类似的工具，因此他开发了Taichi。
本来Taichi要做成一种单独的编程语言，但是为了方便大家使用，胡渊鸣用了一句import taichi as ti把Taichi语言假装成Python。
改成基于Python，这样做的好处不仅是降低学习门槛，还能使用很多现成的Python IDE，与numpy、matplotlib等工具库无缝衔接。
经过几个月的努力，胡渊鸣终于把Taichi改成了pypi安装包，让不同配置不同操作系统的机器都能顺利运行图形学的程序。
高一保送清华，博一6篇paper
说起胡渊鸣，这又是一位从少年时代起就熠熠闪光的“大神级”选手。
高一保送清华，竞赛生涯中，拿下APIO 2012、NOI 2012、ACM-ICPC 2013长沙区域赛、ACM-ICPC上海区域赛四块金牌，其中APIO 2012成绩是全场第一名。
2013年进入清华姚班，胡渊鸣与陈立杰、范浩强等人成为同班同学，这群年轻人的才华在这里汇聚、碰撞，与“姚班”二字相互成就。
本科期间，胡渊鸣先后前往东京大学、斯坦福大学访学，并曾于微软亚洲研究院实习，从事深度学习和计算机图形学研究。本科便有多篇论文中选CVPR、SIGGRAPH等国际顶会。
2017年，胡渊鸣进入MIT读博。入学13个月后，完成硕士论文ChainQueen，拿到MIT硕士学位。博一期间，共发表6篇顶会论文。
最后，如果想了解这99行代码背后更多的研究历程，不妨读一读胡渊鸣本人的知乎专栏文章。大神不仅代码写得好，码字和蒸鸡蛋也是好手呢~
传送门
胡渊鸣知乎原文：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/97700605
论文地址：
https://arxiv.org/abs/1910.00935
太极项目地址：
https://github.com/yuanming-hu/taichi
taichi_mpm项目地址:
https://github.com/yuanming-hu/taichi_mpm
作者系网易新闻·网易号“各有态度”签约作者
— 完 —
原标题：《清华姚班毕业生开发新特效编程语言，99行代码实现《冰雪奇缘》，网友：大神碉堡！创世的快乐》
