IT之家 9 月 16 日消息，周一，洛斯阿拉莫斯国家实验室🥳与新墨西哥大学的科研人员联合公布了一款人工智能（AI）框架，🙌该框架可助力解决物理学领域一项极具挑战性的计算难题。 ⭐这款名为“高维物体表示张量”（THOR）的 AI 框架，采用🤗张量网络方法计算“位形积分（configurational 👍integral）”—— 这一核心方程描述了材料内部粒子的相🤯互作用机制。 THOR 人工智能以史无前例的速度加速了🔥该方程的计算过程，为超级计算机节省了数周的运算时间。得益于此👏，科研人员能够更精准地预测金属与晶体在极端条件下的行为特征。👍 THOR 人工智能的工作原理 据IT之家了解，😉对位形积分的求解一直是困扰物理学家的难题，但该积分却是预测材😂料性能的关键，包括材料的强度、稳定性，以及在极端条件下的变化😅能力。 THOR 人工智能通过张量网络数学方法解决了这🌟一难题，将超级计算机原本需要数周的运算时间缩短至秒级，成功将🤗曾经被认为“无法完成”的计算转化为高效、精准的流程。 😍该项目负责人、洛斯阿拉莫斯国家实验室资深 AI 科学家博扬・😁亚历山德罗夫表示：“位形积分用于捕捉粒子间的相互作用，其求解🌟难度大、耗时长是公认的问题，尤其在涉及极端压力或相变的材料科😎学应用场景中，这一问题更为突出。” 他进一步补充道：“🙌精准确定材料的热力学行为，不仅能深化我们对统计力学的科学认知❤️，还能为冶金学等关键领域提供重要参考。” 此项突破的重🙌要意义 该科研团队将原本需要超级计算机模拟数周的计算任💯务，转化为可在数小时内完成的计算，为科研人员提供了一种强大的👏新工具，助力其深入研究冶金学、相变现象以及高压条件下的材料特❤️性，而这些领域对航空航天工程、清洁能源等众多产业均具有重要意🤯义。 可以这样类比：物理学家对位形积分的求解，相当于要🙄计算数十亿块乐高积木所有可能的拼接方式，其复杂程度可想而知。🤩 这一问题的难度之高，即便借助超级计算机也难以高效求解😀。而该问题的突破，对冶金学、高压物理学及相变研究领域而言至关😎重要。 THOR 人工智能通过将庞大的数据立方体拆解为🤗更小的关联组件，成功克服了“维度灾难”（高维数据处理难题），😂这一过程类似将杂乱的乐高积木重新整理成规整的链条。 当😆与定制化插值算法结合使用时，这种“张量列车”技术能以更快的速😁度解决原本难以处理的问题。关键在于，其在将运算速度提升至分子🙌动力学模拟的 400 倍的同时，仍保持了计算结果的精准度。 😴 真实场景测试结果 科研人员在铜、氩、锡等多种高难😅度测试场景中对 THOR 人工智能进行了验证： 在铜的😁测试中，该框架精准复现了高密度条件下铜的内能与压力数据；在氩🌟的测试中，其计算结果与千兆帕压力下基于机器学习的分子动力学模🤗拟结果完全吻合；在锡的测试中，THOR 人工智能以极高的精度😢捕捉到了锡的固 - 固相变过程，生成完整的相图仅需 5.8 🔥核时（core hours），而传统方法完成相同任务通常需要😀 2560 核时。未来应用前景 这项研究的影响可能远超😆理论层面。更快、更精准的建模技术有望加速新型合金的研发进程，😴推动清洁能源技术的发展，并助力提升航空航天材料与电子材料的性🎉能。 若 THOR 人工智能不仅能加快材料研发的速度，😆还有可能重塑科研人员在各学科领域解决高维问题的方式。 😎目前，这项突破性研究成果已发表于美国物理学会（APS）旗下期🥳刊。返回搜狐，查看更多

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