编辑 | 绿萝
8 月 17 日，美国能源部 (DOE) 宣布为 15 个项目投入 1600 万美元，这些项目将利用 AI 来加速核物理研究中的科学发现。
这些项目将使用人工智能/机器学习（AI/ML）工具和方法进行核物理实验、模拟、理论和加速器操作，以扩大和加速科学影响。
值得一提的是，去年 11 月份，DOE 为 16 个高能物理 (HEP) AI 研究项目提供 430 万美元的资金。
美国能源部核物理科学副主任 Timothy Hallman 表示：「AI 有可能缩短核物理实验发现的时间。粒子加速器设施和核物理仪器在模拟、控制、数据采集和分析方面面临着各种技术挑战，而 AI 有望解决这些挑战。」
这 15 个项目将由能源部 8 个国家实验室和 22 所大学的核物理研究人员进行。
项目将包括开发深度学习算法，以识别独特的信号，用于研究极其罕见的核衰变中的基本对称物理学，如果观察到这种信号，将证明我们的宇宙如何可能由物质而不是反物质主导。
支持的工作还包括为布鲁克海文国家实验室 (BNL) 正在建设的电子离子对撞机 (EIC) 加速器项目进行 AI 驱动的探测器设计，该项目将探测构成原子核的质子和中子的内部结构和力。
此外，使用 AI/ML 工具的几个加速器束优化项目将由核物理支持的科学用户设施提供资助，包括密歇根州立大学的稀有同位素束设施、BNL 的相对论重离子对撞机以及未来的 EI，将位于 BNL。
这些项目得到了美国能源部科学办公室核物理项目的支持。
奖项是通过竞争性同行评审选出的。计划资金总额为 1600 万美元，其中 2023 财年资金为 800 万美元，而外部资金则取决于国会拨款。
相关大学名单以及项目信息列表如下：
来源：science.osti.gov
项目列表和更多信息：https://science.osti.gov/-/media/funding/pdf/Awards-Lists/2875-NP-AI-ML-Awards-List.pdf
参考内容：https://www.eurekalert.org/news-releases/998920
https://science.osti.gov/NP
