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Artificial Intelligence for Scientific Discoveries: Extracting Physical Concepts from Experimental Data Using Deep Learning
《科研探索中的人工智能》 高清 PDF
作者： Raban Iten
发行日期：2023 年 4 月 11 日
为科学家概述机器学习如何帮助发现物理概念
介绍一个通用框架，可以帮助读者从实验数据中提取相关参数
即使没有机器学习背景知识的科学家也可以轻松理解本书的内容
人工智能是否将很快完成研究工作，从而使人类研究人员变得多余吗？
本书介绍了使用机器学习发现物理概念的现代方法，并阐明了它们的优势和局限性。讨论了实验设置和物理模型的创建以及模型测试的自动化。
本书的重点是模型创建的一个重要步骤的自动化，即找到包含足够信息以对所考虑的系统进行预测的最少数量的自然参数。这种方法的基本思想是采用深度学习架构 SciNet 来模拟物理学家推理过程的简化版本。SciNet 从实验数据中找到相关的物理参数，例如粒子的质量，并根据找到的参数进行预测。作者展示了如何从这些参数中提取概念信息，例如哥白尼的结论：太阳系是日心说。
关于作者
Raban Iten 在苏黎世联邦理工学院学习物理和数学，随后获得量子计算博士学位。在攻读博士学位期间，他致力于利用机器学习从经典和量子系统的实验数据中发现物理概念。这项工作被媒体广泛报道，并被《自然评论物理》指出为 2019 年的研究亮点。此外，他还开发了量子编译器算法，并为各种量子计算开源库做出了贡献。
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