几十年来，核聚变释放能量的「精妙」过程一直吸引着科学家们的研究兴趣。 现在，在普林斯顿等离子体物理实验室（PPPL）中 ，科学家正借助人工智能，来解决人类面临的紧迫挑战：通过聚变等离子体产生清洁、可靠的能源。 与传统的计算机代码不同，机器学习不仅仅是指令列表，它可以分析数据、推断特征之间的关系、从新知识中学习并适应。
日前，北京大学智能学院可视计算与学习实验室陈宝权教授团队与苏黎世联邦理工学院健康科技系转化医学研究所Simone Schürle-Finke教授团队展开合作，首次使用物理模拟技术辅助可编程磁性微米级机器人的制造。
刚刚提出了KAN的MIT物理学家Max Tegmark和北大校友刘子鸣，又有一项重磅研究问世了！团队发现，它们用AI发现了物理学中的新方程，从此，AI很可能被引入物理学研究领域，帮助人类物理学家做出全新的发现。
对于烟雾等动态三维物理现象的高效高质量采集重建是相关科学研究中的重要问题，在空气动力学设计验证，气象三维观测等领域有着广泛的应用前景。通过采集重建随时间变化的三维密场度序列，可以帮助科学家更好地理解与验证真实世界中的各类复杂物理现象。
电子学在核物理领域从来都不是一帆风顺的。大型强子对撞机作为全球最强大的加速器，所产生的数据如此之多，使得全部记录这些数据从来都不是一个可行的选择。
基于扩散原理的模型已经成为生成式图像AI的主流。Max Tegmark团队新提出的基于于带电粒子分布过程的模型，可能会带来更优的效果。而随着更多物理模型在生成式AI中被深度挖掘，某种隐藏的统一性正在渐渐浮现。
