科學家利用GenAI發現物理學新見解

幫助下，麻省理工和瑞士巴塞爾大學的研究人員開發了一種新的機器學習（ML）框架，可以幫助發現關於材料科學的新見解。這項研究的結果發表在《物理評論快報》。這項研究採用了基於神經網路的方法，透過分析大量的材料數據，快速預測和優化材料的性質和特性。這種GenAI框架具有高度自動化和高效性的特點，可以幫助加速材料研究的進展。研究人員表示，他們的框架可以應用於各種

#當水從液體轉變為固體時，它經歷了重要的轉變性質，如體積和密度。水的相變很常見，我們甚至沒有認真考慮過它們，但這是一個複雜的物理系統。在相變過程中，在分子層面上預測材料的行為是非常複雜和具有挑戰性的。

麻省理工和巴塞爾大學的研究人員利用GenAI的力量創建了一個新的框架，可以自動繪製新的物理系統的相圖，並檢測它們之間的轉換。這項創新將為材料科學和化學等領域帶來巨大的潛力。該框架基於機器學習演算法，透過學習已知的物理模型和實驗數據，能夠預測新材料的性

長期以來，科學家一直對分子層面上的相變的突然性和不可預測性感到困惑。材料及其特性的多樣性，加上稀少的科學數據，增加了挑戰。這一切都將隨著這個新框架的發展而改變，它標誌著新材料的發現和對其熱力學性質的理解的重大飛躍。這個框架利用了機器學習和大數據分析的技術，以改變我們對新材料的發現和對其熱力學性質的理解的重大飛躍。

「如果你有一個具有完全未知屬性的新系統，你將如何選擇研究哪個可觀測量?我們希望，至少對於數據驅動的工具，可以以自動化的方式掃描大型新系統，並且它將為你指出系統中的重要更改。方法的論文的合著者。

巴塞爾大學的研究生Julian Arnold負責與研究相關的第一個計畫；同時也包括數學系應用數學教授Julia實驗室負責人Alan Edelman；以及巴塞爾大學物理系教授、資深作家Christoph Bruder。

這項研究的突破使科學家有可能發現物質的未知相。水從液體到固體的轉變是相變最明顯的例子。還有其他更複雜和更複雜的材料轉變，例如當材料的電導率隨狀態變化時。

傳統的科學方法依賴對物理狀態的理論解釋，同時要求科學家手動建立相圖。這些方法有嚴重的局限性，包括無法為高度複雜的系統繪製相圖，人為偏差的風險以及僅限於哪些參數是重要的理論假設。 然而，隨著電腦技術的進步，新的科學方法正在發展。其中之一是基於機器學習的方法，利用運算能力和大數據分析來推斷物理系統的相圖。這種方法不再依賴人為假設，並且能夠處理複雜的系統，因為它可以處理大量的實驗數據和變數。 這些新方法的發展對於科學界來說

來自麻省理工學院和巴塞爾大學的研究小組採用了物理學知識的GenAI模型來分析“有序參數”，這是一個可測量的量，顯示了整個相變子和無序相變子的比例。例如，一個有序參數可以用來定義處於有序狀態的水分子和處於無序狀態的水分子的比例。

在科學和技術計算方面的傑出表現而聞名的Julia程式語言在建立新的ML模型方面發揮了重要作用。據報道，論文中發表的方法在計算效率方面優於其他ML技術。

這項研究具有改變材料科學和量子物理學領域的潛力。新框架不僅可以用於解決物理系統中的分類任務，還可以透過確定如何微調某些參數以獲得更好的輸出，在改進大型語言模型(LLM)方面發揮關鍵作用。

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