近日，洛斯阿拉莫斯國家實驗室與新墨西哥大學(xué)聯(lián)合發(fā)布了一項名為“高維物體表示張量”（THOR）的人工智能框架，該框架成功攻克了物理學(xué)中一項長期存在的計算難題——位形積分（configurational integral）的高效求解。這一突破意味著材料科學(xué)研究在計算效率方面邁出了關(guān)鍵一步，為極端條件下材料行為的精準(zhǔn)預(yù)測提供了全新工具。
位形積分作為統(tǒng)計力學(xué)中的核心方程，用于描述材料內(nèi)部粒子間的相互作用，直接影響材料強(qiáng)度、穩(wěn)定性及相變能力等關(guān)鍵性質(zhì)的預(yù)測。然而，由于其高維度、高復(fù)雜度的數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu)，傳統(tǒng)計算方法即便借助超級計算機(jī)也需耗費數(shù)周時間，嚴(yán)重限制了材料研究的進(jìn)展。尤其在涉及高壓、高溫等極端條件時，計算難度呈指數(shù)級增長，成為長期困擾物理學(xué)家的瓶頸問題。
THOR 框架基于張量網(wǎng)絡(luò)方法，通過將高維數(shù)據(jù)分解為多個低維張量的乘積結(jié)構(gòu)，有效規(guī)避了“維度災(zāi)難”問題。該方法將原本龐大而雜亂的計算任務(wù)轉(zhuǎn)化為有序、高效的張量鏈運算，再結(jié)合定制化的插值算法，實現(xiàn)在保持高精度的同時大幅提升運算速度。據(jù)研究團(tuán)隊介紹，THOR 能夠?qū)⒃拘枰売嬎銠C(jī)運行數(shù)周的任務(wù)壓縮至數(shù)小時甚至秒級完成，效率提升高達(dá)數(shù)百倍。
在多項實際測試中，THOR 表現(xiàn)出卓越的性能。在對銅的材料行為模擬中，該框架準(zhǔn)確復(fù)現(xiàn)了高密度條件下的內(nèi)能與壓力數(shù)據(jù)；在氬的極端壓力測試中，其結(jié)果與基于機(jī)器學(xué)習(xí)的分子動力學(xué)模擬高度一致；而在錫的固-固相變研究中，THOR 僅用 5.8 核時就生成了完整的相圖，相比傳統(tǒng)方法所需的 2560 核時，效率提升顯著。
該研究的負(fù)責(zé)人、洛斯阿拉莫斯國家實驗室人工智能科學(xué)家博揚?亞歷山德羅夫指出，位形積分的快速求解不僅深化了人們對統(tǒng)計力學(xué)基本原理的理解，更在冶金學(xué)、高壓物理、材料設(shè)計等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用價值。例如，在航空航天、清潔能源、電子器件等關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域中，材料的性能往往直接決定了設(shè)備的可靠性與先進(jìn)性。能夠快速、準(zhǔn)確預(yù)測材料在極端環(huán)境下的行為，意味著從合金開發(fā)到相變控制，多個環(huán)節(jié)的研究周期將大幅縮短。
盡管目前 THOR 仍處于科研應(yīng)用階段，但其代表的算法思路和計算范式的轉(zhuǎn)變，可能對更多學(xué)科產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。高維問題的求解不僅是材料科學(xué)的難題，也常見于量子化學(xué)、生物信息學(xué)、氣象建模等領(lǐng)域。因此，該類人工智能框架的開發(fā)與優(yōu)化，具有跨學(xué)科的推廣潛力。
總體來看，THOR 的出現(xiàn)標(biāo)志著計算物理與人工智能融合的新進(jìn)展。它不僅在實用層面解決了具體科學(xué)問題，更在方法論上提供了一種應(yīng)對高維復(fù)雜系統(tǒng)的有效途徑。隨著這類工具的不斷完善與普及，材料科學(xué)及相關(guān)領(lǐng)域的研究有望進(jìn)入一個更高效、更精準(zhǔn)的新階段。
（注：本文在資料搜集、框架搭建及部分段落初稿撰寫階段使用了 AI 工具，最終內(nèi)容經(jīng)人類編輯核實事實、調(diào)整邏輯、優(yōu)化表達(dá)后完成。）
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