场景背景

MagNet Challenge 是由普林斯顿大学与 IEEE PELS 联合主办的全球磁芯建模权威竞赛，吸引 80 + 支研究团队参赛，核心目标是基于磁感应强度 B、磁场强度 H、温度 T 等输入，精准预测磁芯动态特性，是检验磁芯建模算法泛化能力的标杆赛事。
赛事分两阶段：Pre Test 用 10 种已知商用磁芯材料验证同材料新工况预测能力；Final Test 用 5 种新材料，挑战小样本、宽温变、多波形 / 频率的跨材料泛化建模。

场景痛点

• 传统方法局限：波形适应性差（仅适用于正弦/三角/梯形波），温度描述不足，跨材料泛化能力弱，复杂工况下预测误差可超过30%。
• 人工开发门槛高：模型架构选型、特征工程、超参数调优需反复试错，一个有效模型往往耗时2周以上，且依赖深度学习与电磁学双重知识。
• 搜索空间巨大：网络结构、训练策略、损失函数等组合空间庞大，人工调参只能触及局部最优。

解决方案

国内顶级高校科研团队使用百度伐谋自演化智能体应用于磁芯损耗建模，搭建 “数据驱动 + 物理约束 + 自动演化” 的磁芯建模全链路融合方案：

• 问题抽象：将任务定义为函数逼近问题，输入磁感应强度B(t)、频率、温度，输出单位体积损耗P_v。
• 自驱演化：伐谋7×24小时自动完成特征工程、网络架构搜索（CNN/LSTM/BiGRU等）、超参数优化，并支持专家在关键节点干预（如迁移学习策略、物理约束嵌入）。
• 物理-数据融合：将磁导率、磁滞损耗等物理先验以约束形式嵌入神经网络，提升物理一致性。

产品效果

• Pre Test 阶段：10 种商用磁芯材料上全面超越榜单已知最优解，平均预测精度达 94.78%，满足工程误差要求。
• Final Test 阶段：面对小样本、新材料、温度外推、波形外推、频率外推五类高难度泛化挑战，取得全球第5名的优异成绩。
• 核心价值：验证了自演化1智能体在科学计算与复杂工程建模中的领先能力，将磁芯建模周期从数周缩短至小时级，支撑了AI for Power 电力装备智能设计的落地。