在整个计算科学中，越来越需要利用原始计算马力的持续改进，通过对蛮力的尺度锻炼的尺度增加，以增加网状元素数量的增加。例如，如果不考虑分子水平的相互作用，就不可能对纳米多孔介质的转运进行定量预测，即从紧密的页岩地层提取至关重要的碳氢化合物。同样，惯性限制融合模拟依赖于数值扩散来模拟分子效应，例如非本地转运和混合，而无需真正考虑分子相互作用。考虑到这两个不同的应用程序，我们开发了一种新颖的功能，该功能使用主动学习方法来优化局部细尺度模拟的使用来告知粗尺度流体动力学。我们的方法解决了三个挑战：预测连续性粗尺度轨迹，以推测执行新的精细分子动力学计算，动态地更新细度计算中的粗尺度，并量化神经网络模型中的不确定性。
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