宇宙起源時(shí)存在的夸克膠子等離子體的結(jié)構(gòu)是什么？導(dǎo)致宇宙膨脹得越來(lái)越快的暗能量是否會(huì)隨著時(shí)間的推移而變化？雖然這些問(wèn)題涉及高能和核物理中截然不同的領(lǐng)域，但能源部（DOE）科學(xué)辦公室正在支持科學(xué)家使用人工智能（AI）來(lái)幫助回答這些問(wèn)題。

理解人工智能

人工智能是計(jì)算機(jī)智能的廣義術(shù)語(yǔ)，與自然界中人類智能相對(duì)。人工智能執(zhí)行任務(wù)或解決需要學(xué)習(xí)、推理或做出決策的問(wèn)題。機(jī)器學(xué)習(xí)是一種特定類型的人工智能。

在機(jī)器學(xué)習(xí)中，程序從之前的數(shù)據(jù)分析中學(xué)習(xí)，以改進(jìn)未來(lái)分析類似數(shù)據(jù)的方式。最著名的機(jī)器學(xué)習(xí)形式是生成式人工智能（GenAI）。在GenAI中，程序被訓(xùn)練來(lái)創(chuàng)建文本、圖像或視頻。然而，機(jī)器學(xué)習(xí)有許多不同的形式。其中包括可以在數(shù)據(jù)中找到模式、對(duì)圖像進(jìn)行分類、學(xué)習(xí)如何使用實(shí)驗(yàn)室設(shè)備以及識(shí)別異常數(shù)據(jù)點(diǎn)的程序。

為了開(kāi)發(fā)一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)程序，科學(xué)家必須在大量數(shù)據(jù)上對(duì)其進(jìn)行訓(xùn)練。這些數(shù)據(jù)可能以圖像、文本或數(shù)字的形式出現(xiàn)。

利用人工智能研究粒子物理、核物理和天體物理學(xué)

在科學(xué)領(lǐng)域，機(jī)器學(xué)習(xí)可以比人類更快、更有效地執(zhí)行許多任務(wù)。隨著科學(xué)實(shí)驗(yàn)產(chǎn)生越來(lái)越多的數(shù)據(jù)，科學(xué)家將需要依靠機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)處理和分析數(shù)據(jù)。

美國(guó)國(guó)家科學(xué)基金會(huì)和能源部的Vera C. Rubin天文臺(tái)是一個(gè)正在創(chuàng)建大量數(shù)據(jù)的項(xiàng)目。在接下來(lái)的十年里，它將拍攝南半球巨大的高分辨率天空?qǐng)D像。在此期間，它將探測(cè)到大約380億個(gè)宇宙物體。Rubin天文臺(tái)團(tuán)隊(duì)正在使用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)調(diào)整相機(jī)指向的位置，識(shí)別新的和不斷變化的物體，并將圖像組合在一起?？茖W(xué)家們還將用它來(lái)對(duì)超新星進(jìn)行分類，這些超新星非常適合測(cè)量與地球的距離。

其他科學(xué)家正在使用人工智能來(lái)模擬宇宙的結(jié)構(gòu)。具體來(lái)說(shuō)，他們想了解暗物質(zhì)和暗能量。暗物質(zhì)是占宇宙物質(zhì)85%的不可見(jiàn)物質(zhì)。暗能量是導(dǎo)致宇宙膨脹越來(lái)越快的現(xiàn)象的標(biāo)簽?？茖W(xué)家們正在從望遠(yuǎn)鏡中獲取數(shù)據(jù)來(lái)構(gòu)建這些模擬。然后，他們反向工作，了解導(dǎo)致這些觀察結(jié)果的潛在特征。

與天體物理學(xué)的廣闊宇宙相比，核物理學(xué)研究的是構(gòu)成我們世界普通物質(zhì)的最小組成部分。核物理學(xué)家致力于理解原子核及其組成部分。這些包括組成原子核的質(zhì)子和中子，以及組成質(zhì)子和中子的夸克和膠子。核物理學(xué)家正在尋求使用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)處理大量信息的有效方法。

例如，美國(guó)能源部科學(xué)用戶設(shè)施辦公室的相對(duì)重離子對(duì)撞機(jī)（RHIC）的數(shù)據(jù)使科學(xué)家能夠研究宇宙的起源。它模擬了大爆炸后夸克和膠子結(jié)合成質(zhì)子和中子之前的條件。RHIC以如此高的速度和溫度將離子粉碎在一起，以至于它將原子核“熔化”成一個(gè)被稱為夸克膠子等離子體的火球。美國(guó)能源部勞倫斯伯克利國(guó)家實(shí)驗(yàn)室的研究人員正在使用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)分離夸克膠子等離子體中的粒子噴霧類型。

下一代核物理研究將在美國(guó)能源部布魯克海文國(guó)家實(shí)驗(yàn)室即將建成的電子離子對(duì)撞機(jī)（EIC）上進(jìn)行?？茖W(xué)家們希望使用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)最大限度地提高EIC的運(yùn)行效率，分析其數(shù)據(jù)集中的信息，并減少重復(fù)性任務(wù)，以節(jié)省研究人員的時(shí)間?？茖W(xué)家們已經(jīng)在使用人工智能來(lái)改進(jìn)用于核能和高能物理的加速器束。

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的未來(lái)投資

這種多樣的應(yīng)用是美國(guó)能源部投資人工智能用于高能和核物理的原因。

通過(guò)高能物理硬件感知人工智能招標(biāo)，能源部為七個(gè)獎(jiǎng)項(xiàng)提供了2200萬(wàn)美元。這些項(xiàng)目將支持兩個(gè)研究領(lǐng)域。首先是對(duì)智能探測(cè)器的研究，該探測(cè)器將使用人工智能來(lái)改善探測(cè)器的測(cè)量、讀數(shù)和電子控制。二是研究使用人工智能來(lái)改善運(yùn)營(yíng)。這些努力將改善實(shí)時(shí)設(shè)施、實(shí)驗(yàn)和天文臺(tái)的操作和控制。

在核物理領(lǐng)域，美國(guó)能源部通過(guò)人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于核科學(xué)技術(shù)征集活動(dòng)，為八個(gè)獎(jiǎng)項(xiàng)提供了1660萬(wàn)美元。這些項(xiàng)目將幫助科學(xué)家提高加速器和其他科學(xué)儀器的效率，從復(fù)雜的數(shù)據(jù)集中提取信息，并建立自主系統(tǒng)來(lái)控制設(shè)備。它們還將允許科學(xué)家創(chuàng)建對(duì)撞機(jī)的“數(shù)字雙胞胎”，以改進(jìn)設(shè)計(jì)，并使科學(xué)家能夠使用人工智能發(fā)現(xiàn)潛在的物理研究新領(lǐng)域。

無(wú)論他們是在處理宇宙中最大還是最小的現(xiàn)象，物理學(xué)家都在尋找新的方法來(lái)利用人工智能的力量，這得到了美國(guó)能源部科學(xué)辦公室的支持。

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