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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她并不是说“我不屑演农村人”，而是坦言“演不好”——这就像你🤯明明知道自己不擅长跳民族舞，非要你去跳，还要被骂“你看不起民🚀族舞”？她自己也在视频中说：“电视机前的朋友们，如果你们有农⭐村戏，来找我看看我，我其实是…