abcd游戏怎么玩黑魔法猜东西游戏原理( 六 ) _云知道

我们还实现了一亿原子的第一性原理精度的模拟，获得了2020年的戈登贝尔奖：

参考：Weile Jia, et al, SC20, 2020 ACM Gordon Bell Prize

我们给出了水的相图：

参考：Linfeng Zhang, Han Wang, et al. (2021)
而事实上，物理建模横跨多个尺度：宏观、介观、微观，而机器学习恰好提供了跨尺度建模的工具。

AI for science，即用机器学习解决科学问题，已经有了一系列重要的突破，如：
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量子多体问题：RBM (2017), DeePWF (2018), FermiNet (2019),PauliNet (2019),…；
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密度泛函理论: DeePKS (2020), NeuralXC (2020), DM21 (2021), …；
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分子动力学: DeePMD (2018), DeePCG (2019), …;
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动理学方程: 机器学习矩封闭 (Han et al. 2019);
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连续介质动力学:

(2020)

在未来五到十年，我们有可能做到：跨越所有物理尺度进行建模和计算。这将彻底改变我们如何解决现实问题：如药物设计、材料、燃烧发动机、催化……

总结
机器学习根本上是高维中的数学问题。神经网络是高维函数逼近的有效手段；这便为人工智能领域、科学以及技术领域提供了众多新的可能性。
这也开创了数学领域的一个新主题：高维的分析学。简而言之，可以总结如下：
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监督学习：高维函数理论；
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无监督学习：高维概率分布理论；
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强化学习：高维Bellman方程；
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时间序列学习：高维动力系统。

关于AISI
北京科学智能研究院（AI for Science Institute, 以下简称AISI）成立于2021年9月，由鄂维南院士领衔，致力于将人工智能技术与科学研究相结合，加速不同科学领域的发展和突破，推动科学研究范式的革新，建设引领世界的「AI for Science」基础设施体系。
AISI的研究人员来自国内外顶尖高校、科研机构和科技企业，共同聚焦物理建模、数值算法、人工智能、高性能计算等交叉领域的核心问题。
【abcd游戏怎么玩黑魔法猜东西游戏原理】AISI致力于创造思想碰撞的学术环境，鼓励自由探索和跨界合作，共同探索人工智能与科学研究结合的新可能。