AAAIOct, 2020

物理学和机器学习交互应用于地球观测

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TL;DR介绍了学习方法在地球科学中应用的主要挑战，提出了几种融合了物理学和机器学习的方法，包括从数据中提取微分方程、加入物理先验和依赖性约束的数据驱动模型、改进参数化、模拟物理模型以及融合数据驱动和基于过程的模型，从而发现地球系统中的知识。
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发现论文，激发创造
  • 将科学知识与机器学习相结合，用于工程和环境系统

    本文探讨了机器学习与传统基于物理模型的建模方法相结合解决复杂科学和工程问题的创新方法，总结了这些方法的应用领域，并描述了用于构建基于物理引导的机器学习模型和混合物理 - 机器学习框架的分类方法，提出了现有技术的分类方法，揭示了知识漏洞和不同学科间方法的潜在交叉点，可用作未来研究的思路。

    Mar, 2020

  • 物理学知识驱动的机器学习：问题、方法和应用综述

    本篇调查报告讲述了物理资讯机器学习在机器学习与数学物理模型的交叉领域中的应用和发展，它以物理机制为前提，在模型结构、优化器、推断算法和特定领域的应用（如逆向工程设计和机器人控制）等方面将不同的物理先验形式编码成模型，随着跨领域的研究，增强模型精度，提高效率，并对相关学科领域解决长期存在的问题提供可贵帮助。

    Nov, 2022

  • 机器学习与物理科学

    本文综述了机器学习和物理科学之间的接口，包括机器学习的基本概念，如何用统计物理学理解机器学习方法，机器学习方法在粒子物理学、宇宙学、量子物理学、量子计算和化学、材料物理学中的应用，以及加速机器学习的新型计算架构的研究和开发。

    Mar, 2019

  • 机器学习隐私泄漏的物理解决方案

    介绍了使用物理学方法来改进保护医疗记录等隐私数据的机器学习系统，采用张量网络架构来保证特定类型的保密泄漏并取得了相对较好的效果。

    Feb, 2022

  • 物理过程的深度学习：融入先前的科学知识

    用深度学习方法建模复杂现象，以海表温度预测为例，展示了从物理学中获取的背景知识如何指导设计高效的深度学习模型，并证明了一个物理现象的微分方程的解与提出的模型之间的形式上的联系。

    Nov, 2017

  • 基于数据驱动的具有几何约束的非线性物理系统的计算方法

    该研究介绍了一种将机器学习与传统科学方法相结合的基于数据驱动的框架，将物理学的先验知识与先进的机器学习技术相结合，旨在解决基于第一原理和全力学习方法固有的计算和实际限制。通过嵌入特定于特定类别非线性系统的物理学先验，包括可分离和不可分离的哈密顿系统、双曲型偏微分方程和不可压缩流体动力学，我们的框架展示了四种算法。物理定律的内在结合保留了系统的内在对称性和守恒定律，确保了解的物理合理性和计算效率。这些先验的结合还提高了神经网络的表达能力，使其能够捕捉传统方法常常忽视的物理现象中的复杂模式。因此，尽管依赖于小数据集、短训练周期和小样本量，我们的模型在预测准确性、鲁棒性和预测能力方面优于现有的数据驱动技术，特别是识别训练集中缺失的特征。

    Jun, 2024

  • 物理学中的机器学习简要指南

    机器学习在物理学领域的应用与挑战概述。

    Oct, 2023

  • 基于人工智能因果模型的推断物理定律

    我们提出了一种因果学习模型，通过因果推断和干预研究物理现象的因果关系，并加强（或削弱）对潜在物理过程模型的信心。

    Sep, 2023

  • 利用机器学习解决物理系统模拟中的计算难题

    本研究提出了一个基于机器学习的数据生成框架，旨在辅助那些利用模拟来研究各种物理系统或过程的研究人员。我们的方法包括两个步骤：首先，我们使用有限的模拟数据训练监督预测模型来预测模拟结果；然后，我们使用强化学习代理来生成准确的、类似于模拟的数据，从而更有效地探索参数空间并深入了解物理系统或过程。我们通过两个案例研究：一个关注地震破裂物理，另一个关注新材料开发，证明了所提出框架的有效性。

    May, 2023

  • 多体系统中的力学定律学习

    使用机器学习模型分析含有尘埃的等离子实验中的粒子运动轨迹，得出了符合物理约束条件的力学定律，揭示了新的尘埃等离子物理学，表明机器学习在多体系统中引导科学发现的新途径。

    Oct, 2023