该文章报道了威廉玛丽学院教授Cristiano Fanelli如何利用机器学习和人工智能来深入研究核物理中的强核力，突出了这些技术在核物理研究中的重要性。通过Fanelli教授的两个主要项目，展示了机器学习和人工智能在核物理实验、探测器设计和粒子重建等方面的潜力。同时，文章提到了威廉与玛丽大学为学生提供参与核物理研究的机会，培养未来科学家和工程师，推动核物理研究取得更多突破性进展。总的来说，机器学习和人工智能为核物理带来新的可能性，但人类专业知识在研究中的不可替代性依然重要。估计全文阅读时间约为5-7分钟。*
威廉玛丽学院报道了Cristiano Fanelli教授如何运用机器学习和人工智能来深入研究核物理中的强核力，以及这些研究对科学领域的重要性。文章强调了机器学习和人工智能在核物理中的应用，特别是在核物理实验、探测器设计和粒子重建方面的潜在影响。
文章首先强调了强核力对物质存在的关键性。强核力是维持原子核中质子和中子之间相互吸引的力量，没有它，宇宙中的物质将不复存在。然而，尽管我们了解到这一基本相互作用的存在，但核物理领域仍然存在着许多未解决的问题和挑战。这些问题包括夸克和胶子在强子内部的行为，以及强子内部结构的详细描述。
Fanelli教授通过他的研究展示了机器学习和人工智能在核物理研究中的潜力。他的工作分为两个主要项目：
- AI辅助探测器设计： Fanelli教授领导的项目旨在优化未来电子离子对撞机（EIC）上的ePIC探测器的设计。这个项目的挑战之一是调整多个复杂参数，以满足多个竞争性目标和限制条件。机器学习的引入使得在设计过程中可以更高效地考虑这些参数，从而减少成本并提高探测器性能。这将使EIC项目能够更深入地研究核物质的内部结构。
- AI/ML优化极化： Fanelli教授还参与了一个由Thomas Jefferson国家加速器实验室（Jefferson Lab）领导的项目，旨在提高光子束的极化。通过应用深度强化学习等技术，这个项目的目标是在实时纠正光子束的质量，从而提高实验性能。这不仅改进了实验结果，还节省了成本，特别是与光束传输相关的费用。
文章还提到了机器学习在核物理实验中粒子重建方面的重要性。传统算法难以处理复杂的事件拓扑，而机器学习提供了一种更有效的方法，可以更全面地重建多粒子事件。这对于深入了解实验结果和粒子的性质至关重要。
威廉与玛丽大学为学生提供了机会，让他们参与到核物理研究中。举办“电子离子对撞机的人工智能”研讨会和黑客马拉松等活动，有助于培养未来的科学家和工程师，鼓励他们探索机器学习和人工智能在核物理领域的应用。这种跨界合作也有助于加速核物理领域的进展。
总的来说，本文强调了机器学习和人工智能在核物理研究中的潜力，特别是在解决强核力和核物理领域中的难题方面。Fanelli教授的项目代表了科学界对这一领域的兴趣，而威廉与玛丽大学为学生提供的机会则有望培养未来的科学家和工程师，推动核物理研究取得更多突破性的进展。尽管机器学习和人工智能为核物理带来了新的可能性，但文章强调了人类专业知识在研究中的不可替代性。这些技术将继续在核物理领域发挥重要作用，加速我们对自然界的理解和技术进步。下面是报道的原文翻译：
如果没有强核力将原子粒子结合在一起，那么我们所知道的物质将不会存在。然而，在研究这种基本相互作用时仍然存在一些未解决的问题。
威廉与玛丽学院的数据科学助理教授Cristiano Fanelli正在利用机器学习和人工智能的力量来推进我们对强力的理解。
他最近的两个项目已被美国能源部选中资助，该部门为核物理加速器和探测器的人工智能/机器学习研究分配了1,600万美元的经费，这些项目是通过竞争性同行评审选出的。
在宣布这些奖项时，美国能源部宣称：“人工智能有潜力缩短核物理实验发现的时间表。”这一联邦观点与威廉与玛丽大学2026年愿景数据计划所述的整合计算思维跨学科的战略重点相契合。
作为主要研究者，Fanelli将领导“用于EIC的可扩展和分布式AI辅助探测器设计”项目。这个项目将协助设计未来的电子离子对撞机（EIC）上的ePIC探测器，这是一台价值20亿美元的先进机器，将于下个十年初开始运行，并已被确定为美国核物理领域的最高优先级新设施。EIC预计将推动物理学的前沿，开发新技术和知识，并加速核医学和国家安全等领域的进步。
Fanelli还是“AI/ML优化极化”的共同研究员，这个项目由托马斯杰斐逊国家加速器实验室（Jefferson Lab）领导。这个项目将在GlueX实验中进行，其主要目的是更好地理解粒子束缚的性质，例如夸克和胶子，这些粒子无法被孤立出来，而是聚集在一起形成强子。威廉与玛丽大学与杰斐逊实验室有着牢固的合作关系，该校的教师和学生经常参与那里的项目。
强力控制着强子如质子和中子内部的夸克和胶子的行为，Fanelli的项目将有助于以前所未有的细节探索这些粒子的内部结构和动态。
“关于构成原子核的质子和中子内部发生的复杂过程，我们的理解仍然不完整，”Fanelli说道。“我们希望解开强相互作用在强子内部到底是如何起作用的谜题。”
AIDE项目
位于纽约州阿普顿的布鲁克海文实验室正在建设的EIC将由两个交汇的加速器组成，这些加速器将以极高的速度碰撞极化的电子和质子或离子。
电子束将揭示质子和中子内部夸克和胶子的复杂排列。由胶子介导的夸克之间的结合力代表了自然界最强大的力量：这些相互作用将提供它们内部结构的高分辨率图像。
粒子探测器通过测量粒子的属性，如速度、质量和电荷，来识别碰撞中产生的粒子。估计ePIC探测器的成本约为3亿美元，将在EIC上建造，涉及来自世界各地的170多个机构的合作：Fanelli的项目将开发一个AI辅助框架，帮助优化这个探测器的设计。
“这个项目将使ePIC成为第一个在人工智能的协助下优化的大型实验，”Fanelli说道，他的共同研究者包括来自布鲁克海文和杰斐逊实验室的研究人员，以及来自美国天主教大学和杜克大学的两个高等教育机构的研究人员。
Fanelli解释说，在设计探测器时涉及数百个多维设计参数，需要考虑多个竞争目标，并受到多个限制的约束。即使在目标中有微小的改进，也会导致束流时间更有效地使用，这将占据EIC寿命周期中的大部分成本。
他说：“多年来，人类的直觉和专业知识在导航复杂的设计空间方面一直表现良好。”“然而，人工智能的出现现在为我们提供了前所未有的能力，以一种可能导致优化解决方案、平衡权衡和成本的方式来探索多维空间，这增强了我们现有的方法。”
AIOP项目 在杰斐逊实验室的GlueX实验中，光子束被射向固定的核靶以产生最终状态的粒子。研究这些反应可以更好地理解量子色动力学中夸克之间由胶子介导的强相互作用的性质，有可能识别由激发夸克之间的胶子场产生的一系列奇异粒子。
Fanelli的提案开发并实施了一种AI/ML控制策略，以增强这个实验中使用的光子束的极化。他解释说，诸如深度强化学习之类的技术允许在实时纠正束质量，因为这些多维问题需要基于多个输入做出决策。
“提高光子束的极化不仅可以提高实验性能，还可以节省大量的费用，特别是考虑到提供光束所带来的固有费用，”Fanelli说道。
在实验核物理中使用机器学习和深度学习的另一个优势涉及重建这些实验中产生的最终状态粒子。
“一个挑战是全面重建整个物理事件，其中可能包括多个粒子，”Fanelli说道。“机器学习提供了应对复杂事件拓扑的能力，这是使用传统算法难以实现的。”
在期待人工智能和机器学习将带来的突破性见解时，Fanelli确信人类专业知识将继续发挥重要作用。“好处将是多方面的，包括模拟、控制、数据采集、分析等等。”
机器学习素养和未来机会 威廉与玛丽大学为学生提供与人工智能和机器学习一起工作的机会，这在核聚变等领域有着众多应用。
2022年10月，第二届“电子离子对撞机的人工智能”研讨会在威廉与玛丽大学举行，共有200多名参与者参加。来自国家实验室、大学和工业界的专家讨论了机器学习在EIC的当前和未来应用，并传达了ePIC合作伙伴关系的见解。
活动以一个混合黑客马拉松结束，来自世界各地的10个团队竞争解决与EIC相关的特定问题，提供基于机器学习的解决方案。威廉与玛丽大学的学生是40名黑客马拉松参与者中的一员。
Fanelli说：“这是一次深刻的教育和智力刺激体验，”他是第三届AI4EIC组织委员会的成员，该委员会现在正在接受注册，将于今年秋天在华盛顿特区举行。他说：“它提供了关于如何在使用为EIC开发的最新子探测器技术时应用机器学习和深度学习的新视角和新观点。”
在这些资助的背景下，Fanelli期望组织其他教育活动，以提高人们对AI和机器学习技术的素养，还将联系学校和其他高等教育机构。
在担任数据科学角色之前，Fanelli将他在实验核物理领域的背景和多年的人工智能和机器学习经验带入了角色中。他强调了跨学科在推动实验核物理方面的作用，同时为在工业界的角色提供了坚实的基础。
他说：“威廉与玛丽大学分享这一愿景，认识到数据科学在各个领域的广泛适用性和好处。”
https://news.wm.edu/2023/09/13/accelerating-experimental-nuclear-physics-with-ai/
读者可能会感兴趣的问题：
1. 机器学习和人工智能在核物理研究中具体如何应用？
- 机器学习和人工智能可以帮助优化探测器设计、提高光子束的极化，在核物理实验中粒子重建等方面发挥作用。
2. Cristiano Fanelli教授领导的项目在核物理研究中有哪些重要意义？
- Fanelli教授的项目可以帮助深入探索核物质内部结构，提高实验性能、节省成本，并加速核物理领域的进展。
3. 如何透过机器学习和人工智能来解决核物理领域的难题？
- 通过引入机器学习和人工智能技术，可以更有效地处理多维设计参数、优化设计过程，以及更好地重建复杂事件拓扑等难题。
4. 威廉与玛丽大学如何为学生提供参与核物理研究的机会？
- 威廉与玛丽大学举办研讨会、黑客马拉松等活动，让学生参与到核物理研究中，培养他们的科学素养，提高他们对机器学习和人工智能技术的应用能力。
5. Cristiano Fanelli教授在核物理和机器学习领域分别有怎样的背景和经验？
- Fanelli教授结合实验核物理领域的背景和机器学习经验，为核物理研究带来新的视角和方法，并推动实验核物理领域的发展。
6. 机器学习和人工智能在核物理研究中的应用可能会对未来的科学领域带来哪些影响？
- 机器学习和人工智能的应用有望加速科学实验的进展，提高实验性能，节省成本，并可能为未来科学领域的探索带来新的突破性发现。
7. 人类专业知识在核物理研究中的作用是什么？
- 尽管机器学习和人工智能技术提供了新的可能性，但人类专业知识在研究中的不可替代性仍然十分重要，这些技术和知识将共同推动核物理领域的发展。
8. 未来，威廉与玛丽大学和其他高等教育机构可能如何继续推动机器学习和人工智能在核物理研究中的应用？
- 威廉与玛丽大学和其他高等教育机构可能会继续组织教育活动、培训课程等，提高学生和研究者对机器学习和人工智能技术的了解和应用能力，推动这些技术在核物理领域的广泛应用。
*简介与问答内容由人工智能chatGPT根据文章内容总结发散，仅供参考，如有冲突请以正文内容为准
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