武晚傳媒·武漢晚報(bào)2月6日訊（通訊員黨波濤 袁強(qiáng) 記者屈建成）日前，華中師范大學(xué)王新年教授、前博士后龐龍剛博士及其合作者的最新研究成果在《自然—通訊》雜志上發(fā)表。文章稱利用人工智能可以解決宇宙最大的奧秘，得到了美國媒體（美國物理網(wǎng)）的關(guān)注。

眾所周知，電腦能夠擊敗圍棋冠軍、模擬恒星演化并預(yù)測全球氣候。人們正逐漸將機(jī)器訓(xùn)練成攻無不勝的問題解決者和快速學(xué)習(xí)者。

強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)算法允許神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理更多圖像后改進(jìn)其分析能力。這項(xiàng)根本技術(shù)還被用于面部識別和其他基于圖像的物體識別應(yīng)用。本研究中使用的圖像與美國布魯克海文國家實(shí)驗(yàn)室相對論重離子對撞機(jī)和歐洲核子研究中心實(shí)驗(yàn)室的大型強(qiáng)子對撞機(jī)的重離子對撞機(jī)實(shí)驗(yàn)緊密相關(guān)。華中師范大學(xué)都參加了這兩個(gè)實(shí)驗(yàn)。這些圖像再現(xiàn)了亞原子粒子“湯”的狀態(tài)，這種超高溫流體態(tài)就是在宇宙誕生后百萬分之一秒時(shí)的夸克膠子等離子體。

該團(tuán)隊(duì)把高能粒子碰撞模擬出的粒子碎片轉(zhuǎn)化為成千上萬的圖像來訓(xùn)練一個(gè)強(qiáng)大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，然后用它去識別碰撞中產(chǎn)生的亞原子“湯”中的物理奧秘。在最后的測試中，研究人員發(fā)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在識別大約18000張圖像的重要特征時(shí)，成功率高達(dá)95％。

據(jù)悉，該項(xiàng)最新研究的第一作者龐龍剛曾是華中師范大學(xué)博士后，現(xiàn)為美國加州大學(xué)伯克利分校博士后。他介紹說，他是2016年在法蘭克福前沿研究所做博后的時(shí)候開始對人工智能應(yīng)用于解決科學(xué)問題的潛力產(chǎn)生了興趣。他與法蘭克福高等研究中心的合作者周凱、蘇南發(fā)現(xiàn)有一類深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人工智能（AI），這類AI的發(fā)明源于動(dòng)物大腦對圖像處理的架構(gòu)的啟發(fā)，而且它在處理科學(xué)類圖像時(shí)有很好的適用性。

王新年教授指出，使用復(fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的好處在于它們能夠辨認(rèn)在最初的實(shí)驗(yàn)中都沒有發(fā)現(xiàn)的特征，這就像實(shí)現(xiàn)了大海撈針一樣。他們把機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于重離子碰撞實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析引起了廣泛的討論，模擬的結(jié)果也將有助于解釋真實(shí)數(shù)據(jù)?！皺C(jī)器學(xué)習(xí)在高能粒子物理領(lǐng)域中將會(huì)有很多應(yīng)用”王新年教授表示，“不僅僅是在粒子碰撞實(shí)驗(yàn)中。”

在此研究中，數(shù)據(jù)積累需要很強(qiáng)的計(jì)算機(jī)方面的資源，在一般的計(jì)算機(jī)上僅僅得到一個(gè)圖像就需要花一天的時(shí)間，但使用大量的GPU做并行運(yùn)算時(shí)，所需的時(shí)間可以縮短為20分。GPU是圖形處理部件，最開始開發(fā)用于改善電腦游戲體驗(yàn)，至今已被用于很多方面。他們的研究中利用華中師大理論組現(xiàn)有的幾臺GPU計(jì)算機(jī)。華中師范大學(xué)即將建成的核物理高性能計(jì)算中心的GPU簇群將會(huì)為以后的研究提供更加強(qiáng)大的計(jì)算能力。

該團(tuán)隊(duì)下一步的研究計(jì)劃是和法國專家一道，將相同的機(jī)器學(xué)習(xí)過程應(yīng)用于對實(shí)際的物理實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的處理分析。