최근 저는 동료들과 함께 중국 중부사범대학 입자물리연구소에서 "딥러닝과 입자물리학 및 핵물리학"에 관한 워크숍을 개최했습니다. AI+X의 이념을 고수하여 젊은 과학계가 이 분야의 연구자들은 기계에 대해 조금 배울 수 있으며, 인공지능과 물리학의 교차점에서 최첨단 연구에 대한 학습과 이해의 기초를 다집니다. 인공지능과 물리학을 교차 연구하는 국내 선생님들이 많은 도움을 주셨고, 모든 선생님들이 회의 영상을 녹화하는데 동의해 주셨습니다. 다들 감사 해요!
전염병으로 인해 워크샵은 온라인과 오프라인으로 동시에 진행되었습니다. 이에 비해 온라인 참여자 수가 오프라인보다 훨씬 많습니다. 최대 220명 이상의 교사와 학생이 온라인으로 참여했습니다. 강의 내용은 다음과 같습니다.
- 딥러닝 기초 및 실제 운영
- Flow Model과 MCMC(Markov Chain Monte Carlo)를 결합한 최첨단 샘플링 기술
- 통계 역학 문제 및 양자 다체 문제 해결에 텐서 네트워크 및 텐서 곱 상태 적용
- 베이지안 분석, 저에너지 및 고에너지 핵물리학에서의 베이지안 신경망 적용 및 불확실성 분석
- 딥 러닝 프레임워크 Mindspore 및 과학 컴퓨팅
- 새로운 과학 컴퓨팅 패러다임 자동 미분 프로그래밍 및 물리학 정보 신경망
- 완전 연결 네트워크, 콘볼루션 네트워크, 구면 콘볼루션, 포인트 클라우드 네트워크, 동적 그래프 콘볼루션 신경망 등은 주입 분류, 새로운 물리학 검색, 과학적 데이터 압축, 입자 탐지 및 궤적 재구성, 탐지기 시뮬레이션 및 해결에 사용됩니다. 다양한 역문제에의 응용
강좌를 편성할 때, 상대적으로 다루는 범위가 넓은 워크샵이라는 점을 고려하여, 저(고)에너지 핵물리학 및 입자물리학 분야의 연구자들이 도움을 받을 수 있는 강좌를 특별히 마련했습니다. 예를 들어, 핵물리학 불확실성 분석에 베이지안 분석과 베이지안 신경망 적용 가능, 핵 다물체 컴퓨팅에 텐서 네트워크 적용 가능, 흐름 모델과 MCMC 및 그리드 QCD의 스파크 발생 가능, 동적 그래프 컨벌루션 네트워크는 압도적인 장점을 가지고 있습니다. 입자 물리학, 핵 충돌 물리학 등의 최종 상태 데이터 분석에 사용됩니다.
강좌에 민감하신 다른 물리학 분야 선생님들이 계시다면 아래 공지사항의 워크숍 홈페이지를 참고하시면 됩니다.
이 워크숍의 모든 PPT와 비디오는 Baidu Netdisk에서 다운로드할 수 있습니다.
워크샵 PPT 및 영상 다운로드 주소 :
https://pan.baidu.com/s/1lGlTol wDoOm0LyRMbgx7pw
추출 코드: ccnu
