AI破解物理计算瓶颈，材料科学提速不再画饼

近日，洛斯阿拉莫斯国家实验室与新墨西哥大学联合发布了一项名为“高维物体表示张量”（THOR）的人工智能框架，该框架成功攻克了物理学中一项长期存在的计算难题——位形积分（configurational integral）的高效求解。这一突破意味着材料科学研究在计算效率方面迈出了关键一步，为极端条件下材料行为的精准预测提供了全新工具。

位形积分作为统计力学中的核心方程，用于描述材料内部粒子间的相互作用，直接影响材料强度、稳定性及相变能力等关键性质的预测。然而，由于其高维度、高复杂度的数学结构，传统计算方法即便借助超级计算机也需耗费数周时间，严重限制了材料研究的进展。尤其在涉及高压、高温等极端条件时，计算难度呈指数级增长，成为长期困扰物理学家的瓶颈问题。

THOR 框架基于张量网络方法，通过将高维数据分解为多个低维张量的乘积结构，有效规避了“维度灾难”问题。该方法将原本庞大而杂乱的计算任务转化为有序、高效的张量链运算，再结合定制化的插值算法，实现在保持高精度的同时大幅提升运算速度。据研究团队介绍，THOR 能够将原本需要超级计算机运行数周的任务压缩至数小时甚至秒级完成，效率提升高达数百倍。

在多项实际测试中，THOR 表现出卓越的性能。在对铜的材料行为模拟中，该框架准确复现了高密度条件下的内能与压力数据；在氩的极端压力测试中，其结果与基于机器学习的分子动力学模拟高度一致；而在锡的固-固相变研究中，THOR 仅用 5.8 核时就生成了完整的相图，相比传统方法所需的 2560 核时，效率提升显著。

该研究的负责人、洛斯阿拉莫斯国家实验室人工智能科学家博扬・亚历山德罗夫指出，位形积分的快速求解不仅深化了人们对统计力学基本原理的理解，更在冶金学、高压物理、材料设计等领域具有广泛的应用价值。例如，在航空航天、清洁能源、电子器件等关键技术领域中，材料的性能往往直接决定了设备的可靠性与先进性。能够快速、准确预测材料在极端环境下的行为，意味着从合金开发到相变控制，多个环节的研究周期将大幅缩短。

尽管目前 THOR 仍处于科研应用阶段，但其代表的算法思路和计算范式的转变，可能对更多学科产生深远影响。高维问题的求解不仅是材料科学的难题，也常见于量子化学、生物信息学、气象建模等领域。因此，该类人工智能框架的开发与优化，具有跨学科的推广潜力。

总体来看，THOR 的出现标志着计算物理与人工智能融合的新进展。它不仅在实用层面解决了具体科学问题，更在方法论上提供了一种应对高维复杂系统的有效途径。随着这类工具的不断完善与普及，材料科学及相关领域的研究有望进入一个更高效、更精准的新阶段。

（注：本文在资料搜集、框架搭建及部分段落初稿撰写阶段使用了 AI 工具，最终内容经人类编辑核实事实、调整逻辑、优化表达后完成。）

生成海报

（免责声明：本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿，凡在本网站出现的信息，均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。
任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，应及时向本网站提出书面权利通知或不实情况说明，并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明。本网站在收到上述法律文件后，将会依法尽快联系相关文章源头核实，沟通删除相关内容或断开相关链接。 ）

本文来源于极客网，原文链接: https://www.fromgeek.com/ai/703946.html