地点：物理楼106

时间：2025.5.21, 13：30

报告⼈: 马滟青 教授 (北京⼤学 )

马滟青，北京⼤学物理学院博雅特聘教授。2006年在武汉⼤学获得本科学位；2011年在北京⼤学获得博⼠学位；2011-2015年先后在美国布鲁克海⽂国家实验室和马⾥兰⼤学进⾏博⼠后研究；2015年⾄今在北京⼤学⼯作。研究兴趣包括量⼦场论⽅法、标准模型精确检验、⾊禁闭与强⼦化机制、物理与⼈⼯智能等，并在重夸克偶素产⽣机制、质⼦结构、费曼积分求解⽅法、对撞机物理等具体问题上做出了系列国际领先的⼯作。在学术期刊共发表论⽂70余篇，包括14篇Physical Review Letters。2023年获国家杰出青年科学基⾦⽀持，2024年因“费曼积分的研究推动粒⼦物理发展”被授予陈嘉庚青年科学奖。

摘要

⼈类科学发现当前存在的局限性，使得⼀种新的研究范式成为必要。尽管⼈⼯智能（AI）领域的进展提供了⼀个极有前景的解决⽅案，但让⼈⼯智能模仿⼈类式的科学发现仍然是⼀个有待解决的挑战。为了应对这⼀挑战，我们提出了“⼈⼯智能⽜顿”（AI-Newton），这是⼀个由概念驱动的发现系统，能够从原始数据中⾃主推导出物理定律，⽆需监督，也⽆需预先具备物理知识。该系统整合了⼀个以物理概念为核⼼的知识库和知识表征，以及⼀套⾃主发现的⼯作流程。作为概念验证，我们将 “⼈⼯智能⽜顿” 应⽤于⼤量⽜顿⼒学问题。在给定带有噪声的实验数据的情况下，该系统利⽤⾃主定义的概念，成功地重新发现了基本定律，包括⽜顿第⼆定律、能量守恒定律和万有引⼒定律。这⼀成就标志着朝着⼈⼯智能驱动的⾃主科学发现迈出了重要的⼀步。