利用机器学习构建新型物理约束的大涡模拟模型
大涡模拟作为当前及未来主流的湍流模拟方法被广泛应用于航空、航天及海洋工程等国家战略科技领域，而大涡模拟模型和方法是大涡模拟研究的核心基础。传统的大涡模拟模型方法存在着诸多不足，例如既有的模型很难兼顾强数值稳定性以及高保真性，这样会导致湍流模拟的误差过大或者计算发散等问题。因此，探索新的建模思路一直是大涡模拟研究的热点与难点。 力学所LHD可压缩湍流课题组研究人员改变了既往的研究中只针对亚格子应力建模的固有研究模式，着眼于湍流级串理论中最核心的物理量--能流进行建模，利用多尺度梯度展开方法结合机器学习方法给出了可压缩壁湍流中高精度模化的能流，进而利用高精度能流模型对常见的涡粘模型进行物理约束，最终完成了新的湍流模化过程。新模型很好的结合了高鲁棒性和高保真性的特性并具有了一定的尺度自适应性。通过不同的标准化算例检验，新模型可以对可压缩壁湍流的关键物理量如能流（图1）、平均速度剖面（图2）等给出了精准预测。并可望进一步推广到更复......阅读全文
新方法可提高图神经网络处理数据的准确率
山西大学智能信息处理研究所团队在图神经网络研究方面取得重要进展，相关成果5月23日发表于人工智能领域国际期刊《IEEE模式分析与机器智能学报》（IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence，TPAMI）。论文第一作者
我国首次成功构建超越经典计算机的量子模拟器
近日，中国科学技术大学（以下简称中国科大）潘建伟院士和陈宇翱、姚星灿、邓友金教授等人成功构建了求解费米子哈伯德模型的超冷原子量子模拟器，以超越经典计算机的模拟能力首次验证了该体系中的反铁磁相变，向获得费米子哈伯德模型的低温相图、理解量子磁性在高温超导机理中的作用迈出了重要的第一步。7月10日，相
机器学习助力外骨骼性能提升
美国科学家报道了一种能加速外骨骼控制系统开发的模拟框架，这种外骨骼能辅助现实世界场景中的运动。研究显示，这个框架或有助于推动外骨骼和义肢等装置的广泛应用。相关研究6月12日发表于《自然》。外骨骼能显著提升人类运动，恢复残疾人士的运动能力。不过，当前的控制器在匹配不同个体需求和任务涉及的复杂人体运动时
斑马鱼人类疾病模型的构建
斑马鱼是唯一的经过大规模遗传筛选的脊椎动物物种。许多斑马鱼的哺乳动物同源基因已经被克隆，并且发现有相似的功能，证实了斑马鱼作为人类疾病模型的可行性。通过Tol2转座子技术、基因突变（插入诱变、ENU化学诱变）、基因敲除（TALEN,CRISPER）等技术，构建在特点靶点标记荧光蛋白的转基因品系及
机器学习提升天气与气候预测准确度
谷歌研究公司的Stephan Hoyer与合作者开发了一个机器学习模型，能进行准确的天气预测和气候模拟。该模型名为NeuralGCM，能超越部分现有天气和气候预测模型，有望比传统模型节省大量算力。相关研究7月22日发表于《自然》。一般环流模型表示了大气、海洋和陆地的物理过程，是天气和气候预测的基础。
机器学习提升天气与气候预测准确度
谷歌研究公司的Stephan Hoyer与合作者开发了一个机器学习模型，能进行准确的天气预测和气候模拟。该模型名为NeuralGCM，能超越部分现有天气和气候预测模型，有望比传统模型节省大量算力。相关研究7月22日发表于《自然》。 一般环流模型表示了大气、海洋和陆地的物理过程，是天气和气候预测
科研人员利用大语言模型解释调节睡眠的分子机制
华中科技大学生命学院张珞颖团队和薛宇团队在Nature Communications杂志上合作发表了题为“Large-language models facilitate discovery of the molecular signatures regulating sleep and activ
科研人员利用大语言模型解释调节睡眠的分子机制
华中科技大学生命学院张珞颖团队和薛宇团队在Nature Communications杂志上合作发表了题为“Large-language models facilitate discovery of the molecular signatures regulating sleep and activ
Sci－Rep：利用新型小鼠模型揭示I型糖尿病的奥秘
最近，托莱多大学的研究人员建立了I型糖尿病实验室小鼠模型中，这一突破有可能重塑慢性疾病的研究方式。 估计有125万美国人患有I型糖尿病。虽然这种疾病可以通过胰岛素进行治疗，但仍旧难以做到完全治愈 -部分原因是科学家没有可靠的动物模型来模仿人类I型糖尿病的全部特征。对此，作者进行了专门性的研究，
智能电磁计算获突破，可秒级预测电磁散射
近日，西安电子科技大学电院教授梁继民团队在三维电磁散射智能计算领域取得重要进展，研究成果发表于《IEEE天线与传播汇刊》。电磁散射特性（RCS）预测在飞行器隐身设计、雷达自动目标识别等领域具有重要意义。长期以来，如何平衡“计算精度”与“计算效率”是该领域的核心挑战。全波数值仿真（如矩量法MoM、有限
江俊团队利用人工智能预测蛋白质的紫外吸收光谱
蛋白质是生命的基石，生物的功能依赖于既稳定而又灵活可变的蛋白质结构。蛋白质的光谱响应信号，尤其是紫外光谱，可以称之为蛋白质骨架的“指纹”。这个“光学指纹”，经过理论模拟的解读，可以揭示出精确的蛋白质结构，为生命科学和医学诊断提供极其重要的信息。 然而，蛋白质的结构极其复杂多变，需要做大量的高精
上海市印发实施方案：到2025年底建成世界级人工智能产业生态
据上海市人民政府网站，近日，上海市人民政府办公厅印发《关于人工智能“模塑申城”的实施方案》，《实施方案》提出，到2025年底，建成世界级人工智能产业生态，力争全市智能算力规模突破100EFLOPS，形成50个左右具有显著成效的行业开放语料库示范应用成果，建设3-5个大模型创新加速孵化器，建成一批
AI模型准确进行天气预测与气候模拟
《自然》23日报道了一种人工智能（AI）模型。该模型名为“NeuralGCM”，结合了流体动力学与神经网络，能进行准确的天气预测和气候模拟。模型超越了部分现有模型，与传统模型相比，有望节省大量算力。“NeuralGCM”模型结构。其结合了传统的流体动力学求解器和用于小尺度物理的神经网络。图片来源：谷
AI模型准确进行天气预测与气候模拟
《自然》23日报道了一种人工智能（AI）模型。该模型名为“NeuralGCM”，结合了流体动力学与神经网络，能进行准确的天气预测和气候模拟。模型超越了部分现有模型，与传统模型相比，有望节省大量算力。“NeuralGCM”模型结构。其结合了传统的流体动力学求解器和用于小尺度物理的神经网络。图片来源
共筑智慧海洋科研生态圈
乔方利 海洋一所供图 海洋/气候数值模拟与机器学习融合示意图 海洋一所供图 海洋在气候变化中起控制性作用，是地球上最大的活跃碳库，也是重要性灾害性天气台风的诞生地。海洋具备巨大的热含量，是最大的气候调节器，人类活动引起全球热量增加的90%以上进入了海洋，可以说，如果没有海洋这个巨
揭晓！人工神经网络机器学习获得2024年诺贝尔物理学奖
2024年诺贝尔物理学奖得主（图片来源：诺奖官网） 北京时间10月8日下午5点45分，瑞典皇家科学院宣布将2024年诺贝尔物理学奖授予：John J. Hopfield、Geoffrey E. Hinton。 获奖理由 2024年诺贝尔物理学奖授予“在人工神经网络机器学习方面的基础性发现和发明
利用机器学习将光学传感器灵敏度提高到单分子水平
纳米结构的几何形状只要满足特定条件，并匹配入射光的波长，就能够大幅提高光学传感器的灵敏度。这是因为局部纳米结构可以极大地放大或减少光的电磁场。据麦姆斯咨询报道，由Christiane Becker教授领导的HZB（德国亥姆霍兹国家研究中心联合会）青年研究组“Nano-SIPPE”正致
物理所等在体外构建出肿瘤细胞侵袭组织的三维模型
癌症的最大致命性之一在于肿瘤细胞临床上的转移性。肿瘤细胞侵袭和转移过程的研究对于深入理解癌症的致命机理，探索更为有效的治疗手段至关重要。但是肿瘤细胞的侵袭环境和转移过程尤为复杂。如图1所示，肿瘤细胞侵袭的“战场”不仅是一个三维的微环境，而且肿瘤细胞不是单一行动，而是作为群体从营养少、空间狭小等生
我所利用双反应策略原位构建新型固态电解质界面
近日，我所能源催化转化全国重点实验室动力电池与系统研究部（DNL29）陈忠伟院士、窦浩桢副研究员团队在水系锌离子电池（ZIBs）领域取得新进展。团队开发了一种超薄分层固态电解质界面（SEI），有效解决了锌负极在高电流密度和高深度放电（DOD）条件下的严重副反应和树枝状晶体生长问题，为高性能水系锌离子
中国科学家提出用先验知识让AI模型更懂物理规律
美国人工智能科技公司OpenAI开发的视频生成大模型产品Sora，因其能利用大量视觉数据生成逼真图像和视频广受赞誉，但它却被认为仍未掌握物理规律，比如很难准确模拟重力作用和玻璃破碎等。面对这一问题，将人类知识融入深度学习模型是一个潜在解决方案。不过，帮助人工智能（AI）评估不同规则和知识是一项棘手的
科研人员开发出物理智能控制的新型软体机器人
继螺丝粉机器人后，北卡罗莱纳州立大学机械航空系副教授尹杰团队最近研发出一种能像轮胎一样滚动、像陀螺一样旋转、像卫星一样绕轨道运行的新型软体机器人。1月8日，该研究论文发表在《美国国家科学院院刊》（PNAS）上。 “我们这款软体机器人由带状液晶弹性体制成，像麻花一样扭曲，把两端粘在一起，形成了一
研究揭示多环境因子对近惯性内波能量的联合调控机制
海洋内波是连接大尺度环流与小尺度湍流的重要动力通道，在调控海洋物质输运与能量传递方面发挥着关键作用，被广泛认为是理解全球海洋能量级联与动力系统演变的关键物理过程。近惯性内波是海洋内波能量中最重要的组成部分之一，但其在区域尺度上的能量变化及主控机制，长期以来受限于观测手段和空间覆盖不足，难以得到定量刻
力学所在螺旋湍流研究中取得进展
螺旋度的定义是速度与涡量的标量积，螺旋湍流指平均螺旋度或局部螺旋度不为0的湍流流动状态，广泛存在于龙卷风、台风等自然现象及航空发动机、离心泵等旋转机械流动中。螺旋度守恒性定理为系统研究三维湍流的时空演化提供新的研究方向。作为三维湍流仅有的两个二次无粘不变量之一（另一个为动能），Noether定理
中科院物理所党委组织学习贯彻十九大精神
十九大以来，中科院物理所党委将深入学习贯彻党的十九大精神，切实把思想和行动统一到十九大精神上来作为目前的首要政治任务和头等大事。按照院党组、直属机关党委和京区事业单位党委的要求，物理所党委迅速行动起来，在全所兴起学习贯彻热潮。 看成就 过去的五年，以习近平同志为核心的党中央带领全党、全国各族
新突破！阿里云千问大模型用对话操控机器人
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/4/499580.shtm4月27日，在第六届数字中国建设峰会上，阿里巴巴董事会主席兼CEO、阿里云智能集团CEO张勇透露，阿里云工程师正在实验将千问大模型接入工业机器人，在钉钉对话框输入一句人类语言，即可远程
研究利用人工智能预测蛋白质“光学指纹”
蛋白质是生命的基石，生物的功能依赖于既稳定而又灵活可变的蛋白质结构。蛋白质的光谱响应信号，尤其是紫外光谱，可以称之为蛋白质骨架的“指纹”。这个“光学指纹”，经过理论模拟的解读，可以揭示出精确的蛋白质结构，为生命科学和医学诊断提供极其重要的信息。 然而，蛋白质的结构极其复杂多变，需要做大量的高精
－机器学习的新玩法：可做医疗监控
也许现在多数人们还认为“机器学习”(Machine Learning)是一个相当前沿的概念，但事实上，你接触的若干互联网产品已经使用了与机器学习有关的思维或技术。比如电子邮件服务商就是使用机器学习算法来过滤垃圾邮件的，Google也通过相关的技术来辨别垃圾站点。 对于很多互联网用户来说
基金委与英国皇家学会合作交流项目初审结果公布
根据国家自然科学基金委员会（NSFC）与英国皇家学会（RS）签署的合作协议以及后续达成的共识，双方将在2022年继续共同资助合作交流项目。经公开征集，共收到283项申请，经初步审查并与英方协商，确定245项申请通过初审。现将通过初审的项目申请公布如下：序号科学部编号项目名称申请人依托单位
研究揭示机器学习方法可较好地模拟天山高海拔流域日流量和极端流量
中亚天山高海拔地区的复杂地形和恶劣天气条件以及稀少的水文气象站点分布，导致该地区气象和水文观测数据缺乏。而传统的基于物理过程的水文模型需要大量的观测数据来校准空间参数，使得高山区分布式水文模拟颇为困难。机器学习方法（LSTM）由于非线性拟合能力强大而逐渐被应用于水文建模。这种方法能分析输入和输出数据
规模最大动物大脑模拟系统构建
据美国科学促进会优睿科网站最新消息，美国科学家借助全球顶尖超级计算机的强大算力，构建了迄今为止规模最大、细节最丰富的动物大脑模拟系统。这一虚拟模型完整复现了小鼠大脑皮层的结构与功能，包含近1000万个神经元、260亿个突触，以及86个相互连接的脑区，成为研究大脑运作机制的全新平台。这也意味着科学家正