物理啟發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Physics-Informed Neural Networks, PINN）和大模型技術(shù)是當(dāng)前人工智能領(lǐng)域中兩項(xiàng)革命性的創(chuàng)新，其核心思想融合了物理學(xué)與人工智能，為揭示物理世界隱藏規(guī)律提供了前所未有的工具。這些技術(shù)的潛力，不僅在于拓展科學(xué)研究的邊界，還在于塑造人類(lèi)理解自然的全新方式。

智能時(shí)代的科學(xué)探索：用AI點(diǎn)亮物理之美

物理學(xué)的目標(biāo)是發(fā)現(xiàn)自然界的普遍規(guī)律，而人工智能的核心任務(wù)是從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)模式。然而，在許多復(fù)雜系統(tǒng)中，實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)可能稀缺，直接解析這些系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型又往往過(guò)于復(fù)雜甚至不可行。例如，流體力學(xué)、量子力學(xué)等領(lǐng)域中，復(fù)雜的非線性偏微分方程（PDE）和高維系統(tǒng)令傳統(tǒng)的數(shù)值解法面臨巨大挑戰(zhàn)。這種鴻溝要求一種新的方法，將人類(lèi)已有的物理知識(shí)與機(jī)器學(xué)習(xí)的強(qiáng)大計(jì)算能力結(jié)合，從而實(shí)現(xiàn)更高效、更精確的理解。

1、物理啟發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PINN）：“數(shù)字顯微鏡”

PINN 的獨(dú)特之處在于，它將物理規(guī)律直接嵌入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的損失函數(shù)中。例如，通過(guò)將偏微分方程、守恒定律或?qū)ΨQ性作為約束條件，PINN 能夠在數(shù)據(jù)稀疏甚至無(wú)數(shù)據(jù)的情況下，提供高質(zhì)量的預(yù)測(cè)。這種方法本質(zhì)上是一種多層次優(yōu)化——既擬合數(shù)據(jù)，又符合物理規(guī)律。這種機(jī)制讓 PINN 成為理解復(fù)雜系統(tǒng)的“數(shù)字顯微鏡”。

2、大模型：知識(shí)的泛化與壓縮

大模型則通過(guò)大規(guī)模數(shù)據(jù)訓(xùn)練，具備了強(qiáng)大的泛化能力。其原理類(lèi)似于一種“知識(shí)壓縮器”，將廣泛領(lǐng)域的知識(shí)濃縮為可操作的表征（representation）。通過(guò)與物理啟發(fā)模型結(jié)合，大模型不僅能識(shí)別復(fù)雜的物理模式，還能從未解的現(xiàn)象中提取潛在的規(guī)律。

PINN與大模型助力揭示高維世界的隱秘規(guī)律

高維復(fù)雜系統(tǒng)的分析，打破“黑箱”局限

PINN 擅長(zhǎng)處理傳統(tǒng)方法無(wú)法解決的高維問(wèn)題，例如多體系統(tǒng)或非線性動(dòng)力學(xué)。在這些問(wèn)題中，傳統(tǒng)數(shù)值方法的計(jì)算復(fù)雜度可能呈指數(shù)增長(zhǎng)，而 PINN 的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)則能高效逼近解。

PINN 和大模型能夠?qū)⑽锢韺W(xué)的可解釋性和人工智能的預(yù)測(cè)能力結(jié)合，打破傳統(tǒng) AI 的“黑箱”限制。它們不僅能夠提供準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)，還能提供物理學(xué)上的解釋?zhuān)瑤椭祟?lèi)理解這些規(guī)律背后的深層原因。

從數(shù)據(jù)中提煉新理論，發(fā)現(xiàn)新定律

在物理學(xué)中，大多數(shù)定律都是從數(shù)據(jù)中提煉出來(lái)的。大模型具有強(qiáng)大的模式識(shí)別能力，可以在龐雜的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛藏的相互作用機(jī)制。例如，在氣候科學(xué)中，大模型可以結(jié)合 PINN，預(yù)測(cè)極端天氣模式，并提供與熱力學(xué)和流體力學(xué)一致的解釋。

跨學(xué)科協(xié)作，推動(dòng)技術(shù)應(yīng)用的革新

PINN 和大模型為物理學(xué)、工程學(xué)、生物學(xué)等領(lǐng)域提供了統(tǒng)一的建模框架。例如，PINN 已被應(yīng)用于腦科學(xué)中，用以模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電活動(dòng)，并探索其與物理規(guī)律的內(nèi)在聯(lián)系。

從工程優(yōu)化到藥物設(shè)計(jì)，從氣候預(yù)測(cè)到量子計(jì)算，這些技術(shù)可以轉(zhuǎn)化為具體的生產(chǎn)力，驅(qū)動(dòng)跨行業(yè)的技術(shù)變革。以 PINN 為核心的數(shù)值模擬技術(shù)，已經(jīng)在航空航天、能源等領(lǐng)域展現(xiàn)了巨大潛力。

揭示與理解物理規(guī)律：驅(qū)動(dòng)科學(xué)創(chuàng)新與工程突破的關(guān)鍵

通過(guò)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)和描述復(fù)雜物理系統(tǒng)的控制方程或規(guī)律，能夠顯著推動(dòng)科學(xué)與工程領(lǐng)域?qū)@些系統(tǒng)的建模、仿真與深刻理解。這不僅是認(rèn)識(shí)自然現(xiàn)象的基礎(chǔ)，更是技術(shù)創(chuàng)新的重要引擎。

控制方程或規(guī)律為我們提供了預(yù)測(cè)和解釋自然現(xiàn)象的框架。例如，牛頓運(yùn)動(dòng)定律使物體運(yùn)動(dòng)的預(yù)測(cè)成為可能，而麥克斯韋方程組則揭示了電磁場(chǎng)的行為。類(lèi)似地，量子力學(xué)的理論奠基促進(jìn)了半導(dǎo)體技術(shù)與量子計(jì)算等領(lǐng)域的突破性進(jìn)展。

物理規(guī)律常?？缭綄W(xué)科邊界，成為連接化學(xué)、生物學(xué)、材料科學(xué)等領(lǐng)域的橋梁：

• 材料科學(xué)：理解材料的物理性質(zhì)，有助于開(kāi)發(fā)應(yīng)用廣泛的新型材料，從高強(qiáng)度合金到功能性納米材料。

• 能源領(lǐng)域：掌握熱力學(xué)與流體動(dòng)力學(xué)的規(guī)律，能夠設(shè)計(jì)出高效的能源轉(zhuǎn)換系統(tǒng)，從而減少能源損耗并實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。

• 工業(yè)應(yīng)用：精確的物理規(guī)律建模對(duì)于優(yōu)化設(shè)計(jì)至關(guān)重要。例如，在航空工業(yè)中，深入研究流體動(dòng)力學(xué)可助力開(kāi)發(fā)更高效的飛機(jī)；在化工行業(yè)，理解反應(yīng)動(dòng)力學(xué)有助于優(yōu)化化學(xué)生產(chǎn)流程，提高效率并降低成本。

揭示與理解物理規(guī)律不僅是科學(xué)探索的重要目標(biāo)，更是驅(qū)動(dòng)人類(lèi)技術(shù)進(jìn)步和跨學(xué)科協(xié)同創(chuàng)新的核心動(dòng)力。

方法演進(jìn)：復(fù)雜動(dòng)態(tài)系統(tǒng)建模的當(dāng)前實(shí)踐

來(lái)源：Physics-informed learning of governing equations from scarce data

目前對(duì)復(fù)雜動(dòng)態(tài)系統(tǒng)建模的實(shí)踐主要基于描述系統(tǒng)行為的常微分方程（ODE）和偏微分方程（PDE）。這些控制方程通常是通過(guò)嚴(yán)格的第一性原理（如守恒定律）或基于知識(shí)的現(xiàn)象學(xué)推導(dǎo)而獲得的。然而，仍然存在許多未被充分探索的現(xiàn)實(shí)復(fù)雜系統(tǒng)，其解析描述尚未發(fā)現(xiàn)，并且控制方程的簡(jiǎn)約閉合形式仍不清楚或部分未知。

幸運(yùn)的是，觀察數(shù)據(jù)集變得越來(lái)越豐富，提供了一種從數(shù)據(jù)中提取潛在方程的替代方案。利用數(shù)據(jù)揭示控制規(guī)律或方程，可以顯著推進(jìn)和轉(zhuǎn)變我們對(duì)各種科學(xué)和工程領(lǐng)域復(fù)雜物理系統(tǒng)的建模、仿真和理解。例如：

• 從觀察數(shù)據(jù)（如衛(wèi)星遙感圖像）獲取控制海冰演變的數(shù)學(xué)方程，為更好地理解和預(yù)測(cè)北極冰蓋的生長(zhǎng)、融化和移動(dòng)提供了明顯的好處。

• 從現(xiàn)場(chǎng)傳感數(shù)據(jù)（如多普勒雷達(dá)記錄）提煉出明確的公式將加速對(duì)天氣和氣候模式的更準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。

最近，機(jī)器學(xué)習(xí)理論、計(jì)算能力和數(shù)據(jù)可用性方面的進(jìn)展激發(fā)了對(duì)基于數(shù)據(jù)的物理法則和控制方程發(fā)現(xiàn)的顯著熱情和努力。

• Bongard 和 Lipson 的開(kāi)創(chuàng)性貢獻(xiàn)利用分層符號(hào)回歸和遺傳編程成功地從數(shù)據(jù)中提取了控制非線性系統(tǒng)動(dòng)態(tài)的潛在微分方程。然而，這種優(yōu)雅的方法在系統(tǒng)的維度上無(wú)法很好地?cái)U(kuò)展，計(jì)算成本高，并且可能遭遇過(guò)擬合問(wèn)題。

• 最近，Brunton 等人的一項(xiàng)令人印象深刻的突破，提出了一種稱為非線性動(dòng)力學(xué)稀疏識(shí)別（SINDy）的創(chuàng)新性稀疏促進(jìn)方法，通過(guò)稀疏回歸從高維非線性函數(shù)空間中選擇主導(dǎo)候選函數(shù)，以揭示簡(jiǎn)約的控制方程，特別是 ODE。稀疏性是通過(guò)順序閾值嶺回歸（STRidge）算法實(shí)現(xiàn)的，該算法遞歸確定受硬閾值約束的稀疏解。這樣的做法能夠在所識(shí)別模型的復(fù)雜性和準(zhǔn)確性之間取得平衡，從而實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)約。

• 近年來(lái)，SINDy 引起了極大的關(guān)注，導(dǎo)致了一系列變體算法的出現(xiàn)，用于識(shí)別以一階 ODE 形式的投影低維代理模型，或通過(guò)線性嵌入用于廣泛范圍的非線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)，如流體流動(dòng)、結(jié)構(gòu)系統(tǒng)、生物和化學(xué)系統(tǒng)、活性物質(zhì)、非線性動(dòng)態(tài)的預(yù)測(cè)控制、多時(shí)間尺度系統(tǒng)、捕食-獵物系統(tǒng)和隨機(jī)過(guò)程等。還有許多其他 SINDy 的擴(kuò)展，通過(guò)發(fā)現(xiàn)隱式動(dòng)態(tài)、納入物理約束以及嵌入隨機(jī)抽樣來(lái)提高對(duì)稀疏發(fā)現(xiàn)高維動(dòng)態(tài)的魯棒性。

• SINDy 框架在偏微分方程的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)發(fā)現(xiàn)方面的一個(gè)關(guān)鍵瓶頸在于對(duì)測(cè)量數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量的強(qiáng)依賴，因?yàn)樾枰?jì)算導(dǎo)數(shù)以構(gòu)建控制方程。特別地，使用有限差分或過(guò)濾來(lái)計(jì)算導(dǎo)數(shù)導(dǎo)致了一個(gè)關(guān)鍵挑戰(zhàn)，降低了算法的魯棒性。這特別限制了 SINDy 在當(dāng)前形式下應(yīng)用于數(shù)據(jù)高度不完整、稀疏和嘈雜的場(chǎng)景。

值得注意的是，變分系統(tǒng)識(shí)別表明，基于同質(zhì)分析計(jì)算導(dǎo)數(shù)的魯棒性在發(fā)現(xiàn) PDE 的弱形式時(shí)表現(xiàn)令人滿意。然而，這種方法在可用數(shù)據(jù)的保真度方面不易擴(kuò)展。另一個(gè)研究表明，弱形式能夠顯著提高對(duì)噪聲的發(fā)現(xiàn)魯棒性，但需要精心設(shè)計(jì)測(cè)試函數(shù)，這在高維時(shí)空系統(tǒng)中難以實(shí)現(xiàn)。

自動(dòng)微分被證明是解決上述問(wèn)題的有效工具，這在物理啟發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PINN）中成功應(yīng)用于非線性 PDE 的正向和反向分析。特別地，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）用于逼近由 PDE 和少量可用數(shù)據(jù)約束的解。PINN 在解決各種科學(xué)問(wèn)題（如流體流動(dòng)、渦旋誘導(dǎo)振動(dòng)、心血管系統(tǒng)等）時(shí)引起了越來(lái)越多的關(guān)注，特別是在 PDE 的顯式形式已知的情況下。最近，Raissi 的一項(xiàng)重要工作介紹了一種深度隱藏物理模型，基于稀疏數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)空動(dòng)態(tài)的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)建模，其中未知的潛在物理通過(guò)可能的 PDE 項(xiàng)以弱約束的方式施加并由輔助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱式學(xué)習(xí)。然而，所得到的模型仍然是一個(gè)“黑箱”，缺乏足夠的可解釋性，因?yàn)闊o(wú)法揭示閉合形式的控制方程。

最新研究顯示，在預(yù)定義的 PDE 項(xiàng)庫(kù)的約束搜索空間中，使用 DNN 和自動(dòng)微分從嘈雜數(shù)據(jù)中獲取閉合形式的 PDE 的潛力；然而，由于使用較不嚴(yán)格的稀疏回歸和 DNN 訓(xùn)練而發(fā)生的假陽(yáng)性識(shí)別也時(shí)有發(fā)生。事實(shí)上，同時(shí)優(yōu)化 DNN 參數(shù)和稀疏 PDE 系數(shù)，同時(shí)準(zhǔn)確地施加稀疏性，是一個(gè)復(fù)雜的任務(wù)，并且在閉合形式 PDE 的發(fā)現(xiàn)中仍然是一項(xiàng)重要挑戰(zhàn)。

在系統(tǒng)狀態(tài)部分未被測(cè)量時(shí)，如何學(xué)習(xí)支配物理和時(shí)空過(guò)程的動(dòng)態(tài)？

在部分測(cè)量條件下學(xué)習(xí)動(dòng)態(tài)系統(tǒng)有哪些挑戰(zhàn)？

在部分測(cè)量情況下，學(xué)習(xí)動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的過(guò)程變得更加復(fù)雜，需要采用更為精細(xì)和有效的學(xué)習(xí)策略來(lái)應(yīng)對(duì)這些問(wèn)題。挑戰(zhàn)主要包括以下幾個(gè)方面：

1. 部分狀態(tài)測(cè)量：在許多真實(shí)世界的應(yīng)用中，并非所有的系統(tǒng)狀態(tài)都可以直接測(cè)量。這導(dǎo)致了某些狀態(tài)只能通過(guò)其他可測(cè)量狀態(tài)間接了解。

2. 潛在狀態(tài)的不可識(shí)別性：未測(cè)量的狀態(tài)對(duì)于可測(cè)量狀態(tài)產(chǎn)生間接影響，這使得未測(cè)量狀態(tài)的估計(jì)變得復(fù)雜。此外，因模型參數(shù)與未測(cè)量狀態(tài)的聯(lián)合估計(jì)可能導(dǎo)致無(wú)窮多個(gè)解，從而引發(fā)可識(shí)別性問(wèn)題。數(shù)據(jù)不足將導(dǎo)致潛在狀態(tài)和模型參數(shù)的估計(jì)不穩(wěn)定。

3. 模型復(fù)雜性：在標(biāo)準(zhǔn)神經(jīng)常微分方程（NODE）解決方案中，由于未測(cè)量狀態(tài)對(duì)測(cè)量的影響，訓(xùn)練過(guò)程可能會(huì)出現(xiàn)梯度消失的問(wèn)題，使得學(xué)習(xí)過(guò)程變得更加困難。

4. 難以獲得準(zhǔn)確的初始條件：由于只有部分狀態(tài)被觀察到，這會(huì)加大初始條件估計(jì)的難度，從而進(jìn)一步影響系統(tǒng)動(dòng)態(tài)的學(xué)習(xí)過(guò)程。

利用物理信息神經(jīng)常微分方程（Physics-Informed Neural ODEs）有效學(xué)習(xí)具有部分測(cè)量狀態(tài)的復(fù)雜系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)

Paper: Learning Physics Informed Neural ODEs With Partial Measurements

本文在應(yīng)對(duì)部分測(cè)量問(wèn)題時(shí)，構(gòu)建了一個(gè)創(chuàng)新的序列優(yōu)化策略，通過(guò)設(shè)計(jì)交替優(yōu)化過(guò)程，在每一步都使用模型參數(shù)和測(cè)量數(shù)據(jù)來(lái)估計(jì)隱狀態(tài)，并利用校正后的隱狀態(tài)更新當(dāng)前優(yōu)化步驟的模型參數(shù)。

關(guān)鍵步驟如下：

1. 交替優(yōu)化過(guò)程：該方法通過(guò)交替優(yōu)化隱狀態(tài)和模型參數(shù)在每個(gè)時(shí)間步進(jìn)行。借助物理知識(shí)，該方法在訓(xùn)練過(guò)程中引入物理-informed損失項(xiàng)，從而提高模型對(duì)未知?jiǎng)討B(tài)的學(xué)習(xí)效果。

2. 狀態(tài)可識(shí)別性：假設(shè)隱狀態(tài)是可識(shí)別的，即可以從測(cè)量數(shù)據(jù)恢復(fù)。這一前提使得在優(yōu)化過(guò)程中可以先針對(duì)隱狀態(tài)進(jìn)行優(yōu)化，然后再更新模型參數(shù)，從而避免了在部分測(cè)量條件下的消失梯度問(wèn)題。

3. 遞歸學(xué)習(xí)機(jī)制：通過(guò)運(yùn)用牛頓方法的交替優(yōu)化程序，提出了一種新的遞歸學(xué)習(xí)機(jī)制，有效地在缺少部分測(cè)量的情況下學(xué)習(xí)ODE系統(tǒng)的復(fù)雜動(dòng)態(tài)。該框架允許在隱狀態(tài)可識(shí)別的情況下有效學(xué)習(xí)缺失的ODE，從而實(shí)現(xiàn)相對(duì)于傳統(tǒng)方法的性能提升。

如何在部分觀測(cè)下重新啟用物理系統(tǒng)建模的PDE損失?

Paper: How to Re-enable PDE Loss for Physical Systems Modeling Under Partial Observation

在科學(xué)和工程領(lǐng)域，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在物理系統(tǒng)建模（預(yù)測(cè)物理系統(tǒng)的未來(lái)狀態(tài)）方面越來(lái)越成功。有效地將偏微分方程（PDE）損失作為系統(tǒng)轉(zhuǎn)移的約束，可以通過(guò)克服由于數(shù)據(jù)稀缺而導(dǎo)致的泛化問(wèn)題，從而提高模型的預(yù)測(cè)能力，尤其是在數(shù)據(jù)獲取成本高昂的情況下。

然而，在許多現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中，由于傳感器的限制，我們能夠獲得的數(shù)據(jù)往往只是部分觀測(cè)，這使得計(jì)算PDE損失似乎不可行，因?yàn)镻DE損失嚴(yán)重依賴于高分辨率狀態(tài)。而利用部分觀測(cè)計(jì)算PDE損失的導(dǎo)數(shù)會(huì)引入顯著的偏差，導(dǎo)致在使用偏差的PDE損失和削弱模型泛化能力之間出現(xiàn)困境。

如何在部分觀測(cè)下重新啟用物理系統(tǒng)建模的PDE損失?

關(guān)鍵思想：

盡管單獨(dú)啟用PDE損失來(lái)約束系統(tǒng)轉(zhuǎn)移是不可行的，但我們可以通過(guò)重建可學(xué)習(xí)的高分辨率狀態(tài)并同時(shí)約束系統(tǒng)轉(zhuǎn)移來(lái)重新啟用PDE損失。具體而言，部分觀測(cè)下的PDE損失重新啟用（RPLPO）結(jié)合了一個(gè)用于重建可學(xué)習(xí)高分辨率狀態(tài)的編碼模塊和一個(gè)用于預(yù)測(cè)未來(lái)狀態(tài)的轉(zhuǎn)移模塊。這兩個(gè)模塊通過(guò)數(shù)據(jù)和PDE損失共同訓(xùn)練。在各種物理系統(tǒng)中的實(shí)驗(yàn)證明，即使在觀測(cè)稀疏、不規(guī)則、噪聲較大和PDE不準(zhǔn)確的情況下，RPLPO在泛化能力上有顯著提升。

• 編碼模塊：從可用的部分觀測(cè)中重構(gòu)高分辨率狀態(tài)，解決了傳統(tǒng)方法需要高分辨率數(shù)據(jù)的局限性。

• 轉(zhuǎn)移模塊：基于重構(gòu)的高分辨率狀態(tài)預(yù)測(cè)未來(lái)狀態(tài)，促進(jìn)物理系統(tǒng)隨時(shí)間的建模。

“大型物理模型 (LPM)”： 物理學(xué)與 AI 結(jié)合的未來(lái)圖景

Paper：Large Physics Models: Towards a collaborative approach with Large Language Models and Foundation Models

LPM究竟是什么？

LPM 是結(jié)合了語(yǔ)言處理能力和物理學(xué)知識(shí)的 AI 工具，旨在解決復(fù)雜的數(shù)學(xué)公式分析、物理數(shù)據(jù)處理、實(shí)驗(yàn)仿真以及理論推導(dǎo)等問(wèn)題。這不僅僅是對(duì)現(xiàn)有通用語(yǔ)言模型的簡(jiǎn)單應(yīng)用，而是一個(gè)為物理學(xué)量身定制、深度融合的智能協(xié)作平臺(tái)。核心目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)分析到假設(shè)生成，再到理論創(chuàng)新的全流程支持。

例如：

· 在粒子物理中，LPM 可以幫助分析碰撞實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)并重建粒子軌跡。

· 在天文學(xué)中，它能從天文望遠(yuǎn)鏡數(shù)據(jù)中尋找新的星系信號(hào)。

· 在凝聚態(tài)物理中，LPM 可以預(yù)測(cè)材料特性并探索新型超導(dǎo)體。

LPM 的愿景：突破現(xiàn)有模型的局限

傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)工具大多專(zhuān)注于單一任務(wù)，難以適應(yīng)復(fù)雜且動(dòng)態(tài)的物理學(xué)研究。而 LPM 的提出是對(duì)這一局限的回應(yīng)。它們將結(jié)合數(shù)學(xué)符號(hào)推理、跨模態(tài)理解（文字、圖像、數(shù)據(jù)）和物理領(lǐng)域知識(shí)，使模型能夠同時(shí)處理理論、實(shí)驗(yàn)和模擬數(shù)據(jù)。

更重要的是，論文明確指出，當(dāng)前商用 AI 模型（如 GPT-4）雖然功能強(qiáng)大，但并未專(zhuān)為物理學(xué)設(shè)計(jì)。因此，物理學(xué)界必須主動(dòng)推動(dòng)開(kāi)發(fā)自己的 AI 工具，以適應(yīng)物理學(xué)獨(dú)特的需求。

LPM 的愿景是打造一個(gè)由多個(gè)領(lǐng)域 AI 模型組成的“AI 物理學(xué)家”。它們將能：

· 自主生成假設(shè)并設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。

· 從科學(xué)文獻(xiàn)中發(fā)現(xiàn)潛在模式并提出創(chuàng)新性研究方向。

· 輔助科學(xué)家完成從理論到實(shí)驗(yàn)的全流程工作。

通過(guò)與人類(lèi)研究者的協(xié)作，LPM 的最終目標(biāo)不僅是輔助研究者，還可能引領(lǐng)科學(xué)的新范式，成為不同物理學(xué)領(lǐng)域之間的橋梁，促進(jìn)多學(xué)科研究的融合，幫助科學(xué)家洞察物理學(xué)中的深層關(guān)系，為復(fù)雜問(wèn)題提供新的解決思路。

三個(gè)關(guān)鍵支柱：開(kāi)發(fā)、評(píng)估與哲學(xué)反思

該研究提出了一條清晰的路線圖，圍繞以下三大核心支柱展開(kāi)：

1、開(kāi)發(fā) (Development)：

· 構(gòu)建能夠理解物理數(shù)據(jù)和公式的模型。

· 整合物理數(shù)據(jù)庫(kù)和仿真工具。

· 設(shè)計(jì)交互友好的界面，讓研究者輕松操作。

2、評(píng)估 (Evaluation)：

· 針對(duì)復(fù)雜的物理學(xué)任務(wù)設(shè)計(jì)專(zhuān)用基準(zhǔn)測(cè)試。

· 確保模型在實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)處理、理論推導(dǎo)等任務(wù)上的準(zhǔn)確性和可靠性。

3、哲學(xué)反思 (Philosophical Reflection)：

· 探討 AI 是否能夠真正“理解”科學(xué)概念。

· 分析 AI 對(duì)科學(xué)本質(zhì)的潛在影響，包括倫理和社會(huì)影響。

物理與智能的深層融合

開(kāi)發(fā)專(zhuān)用的大型物理模型 (LPMs) 來(lái)滿足物理學(xué)研究需求。通過(guò)模塊化開(kāi)發(fā)、行業(yè)合作和哲學(xué)反思，這些模型將不僅成為強(qiáng)大的研究工具，還可能重塑科學(xué)的未來(lái)，推動(dòng)人類(lèi)知識(shí)的極限。

這場(chǎng)由 PINN 和大模型引領(lǐng)的技術(shù)革命，不僅是對(duì)科學(xué)工具的改造，更是人類(lèi)認(rèn)知范式的進(jìn)化。我們正進(jìn)入一個(gè)“物理-智能共生”的時(shí)代，在這個(gè)時(shí)代，物理學(xué)的確定性與人工智能的靈活性相互作用，為我們揭示一個(gè)更加完整、更加深刻的世界圖景。

從牛頓的經(jīng)典力學(xué)到量子力學(xué)，再到當(dāng)下的物理啟發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，人類(lèi)理解世界的方式在不斷演進(jìn)。PINN 和大模型提供了一個(gè)前所未有的平臺(tái)，讓我們得以重新審視自然界的奧秘，并在這一過(guò)程中，觸及智能與物理結(jié)合的哲學(xué)本質(zhì)：自然界不僅是計(jì)算的場(chǎng)所，更是智能的孕育之地。