机器学习是人工智能的一种形式，它大大加快了计算任务的速度，促进了语音和图像识别、自动驾驶汽车、股市交易和医疗诊断等领域新技术的发展。在执行给定的任务之前，机器学习算法通常需要训练预先存在的数据，以便这些算法能够学习自己对未来场景做出快速准确的预测。但如果是一个全新的任务，没有数据可供训练，这些算法该怎么办？
据国外媒体报道，日前，美国能源部SLAC国家加速器实验室的研究人员已经证明，通过教授算法加速器操作背后的基本物理原理，可以在没有先前数据的情况下，使用机器学习来优化粒子加速器的性能。
(来源:SLAC国家加速器实验室)
前SLAC研究助理阿迪·哈努卡说:“在许多研究领域，如材料科学、环境科学、电池研究和粒子物理，将物理学引入机器学习是一个非常热门的话题。”
物理教学中的人工智能
加速器是一种强大的机器，可以为电子束或其他粒子束提供能量，应用广泛，包括基础物理实验、分子成像和癌症放射治疗。为了获得给定应用的最佳光束，操作员需要调整加速器以获得最佳性能。但是到了大型粒子加速器，操作会非常有挑战性，因为要调整的组件太多了。更复杂的是，并非所有组件都是独立的，这意味着如果要调整一个组件，可能会影响另一个组件的设置。
SLAC最近的研究表明，机器学习可以通过加快优化过程和找到以前没有发现的有用的加速器设置，为人类操作员提供巨大的支持。此外，机器学习还可以帮助诊断粒子束的质量，不会像其他技术一样干扰粒子束。为了让这些程序工作，研究人员必须首先训练机器学习算法，使用来自以前加速器操作、计算机模拟或两者的数据。然而，他们还发现，将物理模型中的信息与可用的实验数据相结合，可以大大减少所需的新数据量。
新的研究表明，如果你知道足够的物理知识来描述加速器的工作原理，你实际上不需要以前的数据。研究小组用这种方法调整了SLAC的SPEAR3加速器。该加速器可以为实验室中的斯坦福同步加速器辐射源(SSRL)供电。研究人员表示，通过使用直接从基于物理学的模型中获得的信息，他们的结果与使用实际档案数据训练算法获得的结果相同，甚至更好。
该研究的首席研究员、SLAC工作人员的科学家乔·杜里斯(Joe Schmidt)说:“这项研究的结果是SLAC逐步推动调整加速器的机器学习工具开发的最新亮点。”
预测未知
但这并不意味着预先存在的数据没有帮助。即使身体成绩下降，这些数据还是有用的。在SPEAR3的情况下，研究人员可以通过将基于物理的机器学习模型与加速器的实际数据进行匹配来进一步改进它。该团队还利用这种方法改进了SLAC直线加速器直线加速器相干光源(LCLS)X射线激光器的调谐，其存档数据可以从以前的实验运行中获得。机器学习是人工智能的一种形式，它大大加快了计算任务的速度，促进了语音和图像识别、自动驾驶汽车、股市交易和医疗诊断等领域新技术的发展。在执行给定的任务之前，机器学习算法通常需要训练预先存在的数据，以便这些算法能够学习自己对未来场景做出快速准确的预测。但如果是一个全新的任务，没有数据可供训练，这些算法该怎么办？
据国外媒体报道，日前，美国能源部SLAC国家加速器实验室的研究人员已经证明，通过教授算法加速器操作背后的基本物理原理，可以在没有先前数据的情况下，使用机器学习来优化粒子加速器的性能。
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(来源:SLAC国家加速器实验室)
前SLAC研究助理阿迪·哈努卡说:“在许多研究领域，如材料科学、环境科学、电池研究和粒子物理，将物理学引入机器学习是一个非常热门的话题。”
物理教学中的人工智能
加速器是一种强大的机器，可以为电子束或其他粒子束提供能量，应用广泛，包括基础物理实验、分子成像和癌症放射治疗。为了获得给定应用的最佳光束，操作员需要调整加速器以获得最佳性能。但是到了大型粒子加速器，操作会非常有挑战性，因为要调整的组件太多了。更复杂的是，并非所有组件都是独立的，这意味着如果要调整一个组件，可能会影响另一个组件的设置。
SLAC最近的研究表明，机器学习可以通过加快优化过程和找到以前没有发现的有用的加速器设置，为人类操作员提供巨大的支持。此外，机器学习还可以帮助诊断粒子束的质量，不会像其他技术一样干扰粒子束。为了让这些程序工作，研究人员必须首先训练机器学习算法，使用来自以前加速器操作、计算机模拟或两者的数据。然而，他们还发现，将物理模型中的信息与可用的实验数据相结合，可以大大减少所需的新数据量。
新的研究表明，如果你知道足够的物理知识来描述加速器的工作原理，你实际上不需要以前的数据。研究小组用这种方法调整了SLAC的SPEAR3加速器。该加速器可以为实验室中的斯坦福同步加速器辐射源(SSRL)供电。研究人员表示，通过使用直接从基于物理学的模型中获得的信息，他们的结果与使用实际档案数据训练算法获得的结果相同，甚至更好。
该研究的首席研究员、SLAC工作人员的科学家乔·杜里斯(Joe Schmidt)说:“这项研究的结果是SLAC逐步推动调整加速器的机器学习工具开发的最新亮点。”
预测未知
但这并不意味着预先存在的数据没有帮助。即使身体成绩下降，这些数据还是有用的。在SPEAR3的情况下，研究人员可以通过将基于物理的机器学习模型与加速器的实际数据进行匹配来进一步改进它。该团队还利用这种方法改进了SLAC直线加速器直线加速器相干光源(LCLS)X射线激光器的调谐，其存档数据可以从以前的实验运行中获得。
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