深度学习在高能核物理中的前沿进展

Abstract

随着高能核物理研究进入多维度、高复杂度数据分析阶段，深度学习技术正逐步成为理解极端条件下核物质行为的关键工具，并推动研究范式从经验驱动向数据驱动的根本转变。本文简要梳理了机器学习在该领域的演进，并着重介绍了深度学习方法在其中的前沿进展：早期（20世纪末至21世纪10年代）研究主要采用人工神经网络和支持向量机等传统算法，通过核质量预测、相变识别等任务验证了机器学习处理核物理问题的可行性，但受限于人工特征提取和计算能力的制约，尚未触及物理特征的自主挖掘；深度学习时代（21世纪10年代至今），研究者创新性地引入点云网络架构，通过直接处理末态粒子四动量数据，不仅突破了传统方法依赖人工构造统计观测量的局限，更开启了从数据表象到物理实在认知跃迁的进程。与此同时，无监督学习方法推动研究重心从假设验证转向数据驱动的物理规律自主发现，不仅实现了异常信号的敏锐捕捉，更催生出物理现象涌现性研究的新思路。展望未来，从发展包含物理先验的深度学习算法以提升模型的物理含义，到元学习与自监督框架深化稀有事件分析；从量子机器学习加速提取高维数据特征，到生成式模型重构物理数据生态，这些发展或将推动高能核物理从观测数据的被动解释转向物理规律的主动发现，从局部特征的碎片化分析转向系统行为的整体性认知，最终有可能构建具有自主知识发现能力的智能物理研究体系。

Keywords

• 机器学习
• 深度学习
• 重离子碰撞
• 科学智能