用人工智能设计物理实验

本期编译精选。

摘要

物理学的进步长期由人类专家所构想的有才智的实验所驱动。最近，人工智能(AI)所驱动的设计方法开始从调整少数参数转向提出全新的实验布局。所发现的配置经常在匹配甚至超过人类所设计的配置的性能的同时挑战既定的设计惯例。我们把实验设计设定为在受实际限制的广阔的硬件配置空间上搜索Otima,并围绕四个指导性问题组织这次回顾：我们如何 (1) 设计出表达式搜索空间；(2) 构建快速而可靠的模拟器；(3) 将科学目标转化为可计算客观功能；(4) 开发基于AI的探索方法，既能导航离散的设计选择又能连续的设计选择。这些问题将AI驱动的设计置于从参数调试到去去新发现的尺度上，并凸显出计算可拉力，实验可行性，可解释性和溶液可靠性之间的取舍。展望未来，跨越几个物理领域的模拟器，加上大量的实验目标套件，可以发现单凭人类直觉难以实现的不正统实验概念。最终，AI设计的实验可能由此开辟出探索宇宙的新途径。

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（编译自 Nature；原文