《 人工智能遇见物理学：全面综述》是一篇全面综述，由 Licheng Jiao 等人撰写，发表在Nature子刊Artificial Intelligence Review，旨在探讨人工智能（AI）与物理学的交汇点，揭示这两个领域如何相互影响和促进。文章围绕“人工智能的物理科学”（PhysicsScience4AI, PS4AI）这一新兴范式展开，探讨了物理学中的经典力学、电磁学、统计物理学和量子力学等领域如何启发AI算法的发展。同时，文章还回顾了AI在物理学领域中的应用，特别是如何通过深度学习算法解决物理问题。

研究背景

AI发展现状：目前，人工智能涵盖多种算法和建模工具，广泛用于处理大规模数据。然而，实现通用机器智能和类脑智能依然具有挑战性，尤其在深度学习领域中，依然存在“黑箱”现象，使得部分内部机制难以解释。

物理学的作用：物理学作为自然科学的一个重要分支，启发了人类对客观世界的认知。其知识能够简化和归纳自然规律，为人工智能的进一步发展提供了理论和技术支持。通过将物理学知识与AI相结合，不仅能促进AI算法的提升，也能为物理学领域带来全新应用和突破。

主要贡献全面且易读：本文综述了400多个物理科学思想和相关的深度学习算法，从经典力学、电磁学、统计物理学和量子力学四个学科角度总结了物理启发AI的发展研究。具有启发性：总结了人工智能解决物理科学问题的最新进展，并在新一代深度学习算法中分析了AI与物理学交叉的展望和影响。深入分析：探讨了在物理启发下，未来研究中需要解决的开放问题，强调了在AI与物理学交叉领域中所面临的挑战和机遇。经典力学启发的AI深度学习范式几何深度学习

流形神经网络：流形是具有局部欧几里得性质的空间，在几何深度学习中扮演着重要角色。流形神经网络（如Manifold Neural Networks、MoNet等）用于处理具有局部结构和空间对称性的数据。它们通过模拟物理世界中的对称性和不变性，使深度学习模型能够更好地处理非欧几里得几何数据。

图神经网络：图是一种典型的非欧几里得几何数据结构，图神经网络（GNN）可以处理图结构数据，广泛应用于多个领域。经典的图神经网络模型包括GCN、Graph Attention Network等，在社交网络、分子建模等方面有广泛应用。

流体动力学神经网络

Hidden Fluid Mechanics Network Framework（HFM）：这种物理神经网络框架用于解决计算流体动力学问题，将流体力学的方程和知识编码到神经网络中，实现流体物理数据的预测。该框架不仅在边界条件和初始条件方面不受限制，还结合了神经网络的强通用性和流体力学的强针对性。

动态神经网络系统

Hamiltonian/Lagrangian 神经网络：哈密顿神经网络基于最小作用量原理，能够学习物理系统的基本规律，如哈密顿的能量守恒原理。拉格朗日神经网络则用于描述整个物理系统的动态状态。两者均是模拟物理系统动态变化的强大工具。

神经网络微分方程求解器：在物理学中，微分方程是描述系统动态行为的重要工具。神经网络被视为动态微分方程，能够解决普通微分方程和偏微分方程等问题，应用于流体动力学、机械系统等领域。

图神经网络解决物理问题

分子设计：图神经网络被应用于预测新分子的物理、化学和生物学特性。

医学物理：图神经网络在放疗和医学成像中应用广泛，特别是在磁共振成像（MRI）等医疗影像分析中有重要贡献。

高能物理实验：AI通过预测N-体系统的动力学来辅助高能物理实验。

电力系统求解器：图神经网络用于解决电力系统中的微分方程，以计算电网中的功率流动。

玻璃系统结构预测：AI被用于建模玻璃系统的动力学，预测玻璃态的长时间演化。

电磁学启发的AI深度学习范式光学设计神经网络

线性操作的光学实现：包括向量-矩阵乘法和矩阵-矩阵乘法的光学实现。通过光学系统，如透镜阵列和光学调制器，实现矩阵运算。

非线性激活的光学实现：光电混合方法和全光方法用于实现神经网络中的非线性激活运算。

卷积神经网络的光学实现：光学卷积神经网络通过模拟生物视觉机制，用于解决电磁模拟和预测问题。

统计物理学启发的AI深度学习范式

非平衡神经网络：基于熵的概念，统计物理学中的最小熵原理被应用于深度学习算法，如InfoMap等。

混沌神经网络：通过研究混沌系统，结合黎曼几何和动态平均场理论，帮助理解神经网络中的非线性行为。

从Ising模型到Hopfield网络：Ising模型是统计物理中的经典模型，Hopfield网络受其启发，用于模式识别和组合优化。

玻尔兹曼机神经网络：通过模拟退火算法操作的网络，适用于处理大规模组合优化问题。

量子力学启发的AI深度学习范式

量子机器学习：量子无监督学习算法、量子监督学习算法和量子深度学习算法通过利用量子特性提升计算效率。

量子进化算法：基于量子理论的进化算法，如量子编码算法和量子种群优化等，用于提高AI算法性能。

AI与物理融合面临的挑战和开放问题物理先验的可信度、可靠性和可解释性：神经网络难以解释其内在属性，物理启发AI如何通过引入物理知识解决这一问题是一个重要挑战。因果推理和决策制定：AI需要像人类大脑一样学会因果推理，但目前的AI技术在这一方面仍显不足。灾难性遗忘：AI在持续学习过程中，必须解决如何在新知识学习的同时保留旧有知识的问题。知识和数据驱动的优化与协作：如何将知识和数据有效结合，解决实际优化问题是新研究方向。系统稳定性：确保AI系统的稳定性与其可解释性紧密相关，是当前AI技术面临的重要挑战。绿色低碳发展：AI的发展消耗大量资源，因此如何开发绿色低碳的AI技术具有重要现实意义。

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