给太阳的心脏设置控件

Pink Floyd 在1968年发布了一首名为《Set the Controls for the Heart of the Sun》的歌曲。多年来，科学家们一直在实验室中努力创造类似于太阳心脏的装置，取得了显著进展。然而，谁应该掌控这颗“人造太阳心脏”？是人类还是人工智能？

发表在《自然》杂志上的文章《数据驱动的高能密度物理学的未来》为我们提供了一种解答，并为高能密度物理学的研究人员指明了方向。文章指出，由于等离子体的高度非线性特性，机器学习模型和数据驱动的方法正在改变我们探索强等离子体系统的方式，持续有效地为我们提供新的见解。该论文的作者主要来自英国、美国、荷兰和葡萄牙的各大研究机构。

什么是高能密度物理学（HEDP）

高能密度物理学（HEDP）是一个新兴的交叉学科领域，涵盖凝聚态物理学、核物理学、天体物理学和等离子物理学。它专门研究能量密度超过约100 GJ/m³的物质和辐射。HEDP 探讨了巨行星内部的高密度凝聚态物质和恒星内部的热等离子体。这一跨学科领域为理解和控制核聚变提供了基础。例如，实验室中的热核聚变和自然界中从行星到褐矮星或恒星的转变都是通过 HED 机制实现的。

在过去的几个世纪里，天文学让我们对宇宙有了初步认识。今天，最新的 HED 设备使我们能够在实验室中重现行星和恒星的核心状态。这些设备共同构建了一个微型天文观测站，“给太阳的心脏设置控件”已经不再是幻想。

为什么 HEDP 需要借助机器学习

HEDP 拥有大量的实验数据，全球数以千计的科学家在多个国家的研究机构中进行实验。此外，超级计算机一直是 HEDP 的重要支撑，许多复杂的仿真代码也在高性能计算设备上得以发展。然而，随着实验数据量的增加和模拟复杂性的提升，传统方法已无法应对。机器学习、贝叶斯方法和数据科学已经在粒子物理学和天体物理学中广泛应用，并对具有高度非线性的其他物理领域产生了影响，其中一些解决方案也可能适用于等离子体物理学。

机器学习可以帮助解决 HEDP 中的三个主要挑战：实验设计与自动化、数据整合、物理模型。

如何具体实施

天体物理学

大量的天体等离子体数据以多种方式采集，但遗憾的是，这些数据目前分散在不同的社区手中。自2015年以来，天文学家开始利用“多信使”天文学（通过电磁波、引力波、宇宙射线等多种信使获取数据），现在需要进入“多源”天文学阶段。具体来说，需要将观测和实验数据整合到一个统一的模型中，以便更好地理解天体物理现象。通过一种机器学习算法将来自多个来源的数据合并，并在此基础上更新信息，最终的数据驱动结果将结合理论、观测和实验数据，从而提供更准确的预测和合理的不确定性。

惯性约束聚变（ICF）

对 ICF 内爆的物理理解依赖于大量低保真模拟、稀疏且难以诊断的实验，以及高功能计算技术的发展。为了更好地理解这些现象，需要整合多种互补的技术，如数据科学、不确定性量化和人工智能。

自动化高重复频率激光器

高重复频率激光器是另一个重要的 HED 设备，可以每秒发射多次。为了获取大量数据，实验过程必须高度自动化。为了实现这一点，自动化实验需要在单个算法过程中控制实验参数并实时分析结果。AI 系统需要具备以下能力：对物理形状的最佳估计模型、建立激光和目标模型、快速选择下一枪的算法、在无人干预的情况下实际发射激光，并快速收集数据、建模和更新诊断功能。

总结与建议

结论

• 机器学习和数据科学方法在强等离子体物理学和 HEDP 中的应用正在快速增长，并有助于生成对预测的合理不确定性。
• 高重复频率设备开辟了多种工作模式；数据驱动的发现、盲法实验、更高的可重复性和自动数据采集。
• 将基于机器学习的方法集成到实际工作中可以节省大量资源。
• AI 工具在优化非线性极端物理系统和理解多模态数据方面通常比人类更有效。

建议

• 研究人员应仔细考虑如何最好地利用数据：可以采用哪些方法和诊断手段以获取最佳数据、合理的不确定性和与其他数据集的整合。
• 应增加对不确定性量化、综合诊断和数据分析的支持。
• 等离子体物理研究生教育和国家实验室培训项目应纳入基础数据科学课程。
• 研究人员应尽可能尝试开放科学最佳实践；通过共享数据标准和公开代码和数据，促进跨设备的数据共享。