9 月 16 日消息，周一，洛斯阿拉莫斯國家實驗室與新墨西哥大學(xué)的科研人員聯(lián)合公布了一款人工智能（AI）框架，該框架可助力解決物理學(xué)領(lǐng)域一項極具挑戰(zhàn)性的計算難題。eFb28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

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這款名為“高維物體表示張量”（THOR）的 AI 框架，采用張量網(wǎng)絡(luò)方法計算“位形積分（configurational integral）”—— 這一核心方程描述了材料內(nèi)部粒子的相互作用機制。eFb28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

THOR 人工智能以史無前例的速度加速了該方程的計算過程，為超級計算機節(jié)省了數(shù)周的運算時間。得益于此，科研人員能夠更精準(zhǔn)地預(yù)測金屬與晶體在極端條件下的行為特征。eFb28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

據(jù)了解，對位形積分的求解一直是困擾物理學(xué)家的難題，但該積分卻是預(yù)測材料性能的關(guān)鍵，包括材料的強度、穩(wěn)定性，以及在極端條件下的變化能力。eFb28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

THOR 人工智能通過張量網(wǎng)絡(luò)數(shù)學(xué)方法解決了這一難題，將超級計算機原本需要數(shù)周的運算時間縮短至秒級，成功將曾經(jīng)被認為“無法完成”的計算轉(zhuǎn)化為高效、精準(zhǔn)的流程。eFb28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

該項目負責(zé)人、洛斯阿拉莫斯國家實驗室資深 AI 科學(xué)家博揚?亞歷山德羅夫表示：“位形積分用于捕捉粒子間的相互作用，其求解難度大、耗時長是公認的問題，尤其在涉及極端壓力或相變的材料科學(xué)應(yīng)用場景中，這一問題更為突出。”eFb28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

他進一步補充道：“精準(zhǔn)確定材料的熱力學(xué)行為，不僅能深化我們對統(tǒng)計力學(xué)的科學(xué)認知，還能為冶金學(xué)等關(guān)鍵領(lǐng)域提供重要參考。”eFb28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

該科研團隊將原本需要超級計算機模擬數(shù)周的計算任務(wù)，轉(zhuǎn)化為可在數(shù)小時內(nèi)完成的計算，為科研人員提供了一種強大的新工具，助力其深入研究冶金學(xué)、相變現(xiàn)象以及高壓條件下的材料特性，而這些領(lǐng)域?qū)娇蘸教旃こ獭⑶鍧嵞茉吹缺姸喈a(chǎn)業(yè)均具有重要意義。eFb28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

可以這樣類比：物理學(xué)家對位形積分的求解，相當(dāng)于要計算數(shù)十億塊樂高積木所有可能的拼接方式，其復(fù)雜程度可想而知。eFb28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

這一問題的難度之高，即便借助超級計算機也難以高效求解。而該問題的突破，對冶金學(xué)、高壓物理學(xué)及相變研究領(lǐng)域而言至關(guān)重要。eFb28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

THOR 人工智能通過將龐大的數(shù)據(jù)立方體拆解為更小的關(guān)聯(lián)組件，成功克服了“維度災(zāi)難”（高維數(shù)據(jù)處理難題），這一過程類似將雜亂的樂高積木重新整理成規(guī)整的鏈條。eFb28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

當(dāng)與定制化插值算法結(jié)合使用時，這種“張量列車”技術(shù)能以更快的速度解決原本難以處理的問題。關(guān)鍵在于，其在將運算速度提升至分子動力學(xué)模擬的 400 倍的同時，仍保持了計算結(jié)果的精準(zhǔn)度。eFb28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

科研人員在銅、氬、錫等多種高難度測試場景中對 THOR 人工智能進行了驗證：eFb28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

在銅的測試中，該框架精準(zhǔn)復(fù)現(xiàn)了高密度條件下銅的內(nèi)能與壓力數(shù)據(jù)；eFb28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

在氬的測試中，其計算結(jié)果與千兆帕壓力下基于機器學(xué)習(xí)的分子動力學(xué)模擬結(jié)果完全吻合；eFb28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

在錫的測試中，THOR 人工智能以極高的精度捕捉到了錫的固 - 固相變過程，生成完整的相圖僅需 5.8 核時（core hours），而傳統(tǒng)方法完成相同任務(wù)通常需要 2560 核時。eFb28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

這項研究的影響可能遠超理論層面。更快、更精準(zhǔn)的建模技術(shù)有望加速新型合金的研發(fā)進程，推動清潔能源技術(shù)的發(fā)展，并助力提升航空航天材料與電子材料的性能。eFb28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

若 THOR 人工智能不僅能加快材料研發(fā)的速度，還有可能重塑科研人員在各學(xué)科領(lǐng)域解決高維問題的方式。eFb28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

目前，這項突破性研究成果已發(fā)表于美國物理學(xué)會（APS）旗下期刊。eFb28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

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