IJCAIJun, 2021

基于机器学习的物理事件生成调查

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TL;DR介绍机器学习在事件生成中的应用，重点讨论了用于 ML 事件生成的 ML 生成模型及其所涉及的挑战、各种将物理知识融入 ML 模型设计的方法以及相关的一些开放性问题。
发现论文，激发创造
  • 高能物理社区机器学习白皮书

    本文讨论机器学习在粒子物理学研究中的应用前景和可行性，并详述实现机器学习在粒子物理学上开发所需的软硬资源、与数据科学社区、学术界和产业界的合作倡议以及对粒子物理学界在数据科学培训上进行的工作。旨在将研究和开发与物理驱动器连接起来，并确定实现它们的资源需求，以及其他社区的合作领域。

    Jul, 2018

  • 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

  • 核物理中的机器学习

    该论文综述了机器学习方法在核物理研究中的广泛应用，推动了科学发现和社会应用的进步。

    Dec, 2021

  • 现代机器学习与粒子物理学

    介绍现代机器学习在粒子物理领域的应用，重点关注大型强子对撞机中的信号 / 背景识别任务，包括使用监督学习和直接数据驱动方法等。文末还讨论了该领域存在的挑战和未来发展方向。

    Mar, 2021

  • 深度学习及其在 LHC 物理中的应用

    本文介绍机器学习和深度学习在高能物理数据分析中的应用，包括神经网络核心概念、LHC 数据分析的关键结果以及未来的前景和担忧。

    Jun, 2018

  • 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

  • 粒子物理学中的异常检测机器学习

    粒子物理学中使用机器学习进行异常检测的最新技术进行综述，讨论了在大型复杂数据集中进行异常检测的挑战，并强调了在粒子物理实验中异常检测的成功应用。

    Dec, 2023

  • 通过示例学习粒子物理学：基于位置感知的生成式对抗网络用于物理合成

    我们通过应用一种新颖的生成对抗网络（GAN）架构到喷气图像的生成，提供了机器学习社区中生成建模与高能粒子物理中模拟物理过程之间的桥梁，并提出了一种简单的位置感知生成对抗网络。这项工作为将 GAN 用于高能粒子物理中的快速模拟提供了基础。

    Jan, 2017

  • Snowmass 2021 计算前沿 CompF03 专题组报告：机器学习

    机器学习与高能物理的交叉发展对于我们的社区既是机遇也是挑战，需要支持这一跨学科社区，包括在两个领域的交叉处进行专门的研究，投资于大学的高性能计算等方面。同时，我们需要提供职业生涯规划，以吸引年轻的研究人员投入到机器学习关于高能物理领域的研究中。

    Sep, 2022

  • 利用大型语言模型的物理事件分类

    2023 AI4EIC hackathon at The Catholic University of America brought together researchers to discuss the latest developments in AI and Machine Learning for the Electron Ion Collider, and the hackathon involved using a chatbot powered by ChatGPT-3.5 to analyze physics data.

    Apr, 2024