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在高能核物理與人工智能的交匯領(lǐng)域，香港中文大學(xué)（深圳）理工學(xué)院的周凱教授以其獨(dú)到的視角和創(chuàng)新的方法拓展了物理研究的界限。他專(zhuān)注于物質(zhì)科學(xué)領(lǐng)域的研究，并將人工智能視為加速科學(xué)探索與應(yīng)用的工具。

周凱教授關(guān)注“Physics for AI”的研究，運(yùn)用物理學(xué)的底層邏輯來(lái)闡釋人工智能的算法框架，揭示智能系統(tǒng)與復(fù)雜物理系統(tǒng)之間的深刻聯(lián)系。

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高能物理探索：從微觀(guān)到宇宙

周凱教授的主要研究領(lǐng)域?yàn)楦吣芎宋锢?，研究極端條件下的物質(zhì)性質(zhì)，這對(duì)于理解宇宙起源和物質(zhì)結(jié)構(gòu)都具有重大意義。其研究核心是量子色動(dòng)力學(xué)（QCD）物質(zhì)，致力于解密物質(zhì)在極高溫、高密狀態(tài)下的行為和性質(zhì)。通過(guò)重離子碰撞實(shí)驗(yàn)，科學(xué)家們可以模擬出迷你版的“宇宙爆炸”，其爆炸產(chǎn)物中心溫度可達(dá)2萬(wàn)億攝氏度，遠(yuǎn)超太陽(yáng)核心溫度。

重離子碰撞圖

這些研究不僅有助于回答物質(zhì)構(gòu)成的最基礎(chǔ)問(wèn)題，還為高能物理在能源、醫(yī)療等領(lǐng)域的應(yīng)用開(kāi)辟新路徑。例如醫(yī)療領(lǐng)域廣泛使用的質(zhì)子刀，正是通過(guò)加速使質(zhì)子的能量達(dá)到一定程度，再精準(zhǔn)聚焦于病灶部位，實(shí)現(xiàn)保護(hù)健康組織的同時(shí)治療癌癥。物理與AI的融合支持，將會(huì)顯著提升治療精度并縮短治療規(guī)劃時(shí)間。

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AI與物理：從工具到理論

周凱教授不僅將人工智能作為物理研究工具，更提出了“Physics for AI”的理念，即用物理學(xué)的原理反哺人工智能發(fā)展。他指出現(xiàn)代AI技術(shù)的諸多底層算法，包括生成式模型（如圖像生成工具）都源于物理學(xué)原理。

當(dāng)前流行的“文生圖”AI工具所采用的擴(kuò)散模型（Diffusion Model），其核心概念正源自熱物理學(xué)，這些物理概念被系統(tǒng)性地轉(zhuǎn)化為AI算法。周凱教授進(jìn)一步揭示，很多大語(yǔ)言模型的基本模塊，以及玻爾茲曼機(jī)和變分自編碼器等流行生成模型，其底層邏輯都可以追溯至統(tǒng)計(jì)物理學(xué)原理。

擴(kuò)散模型相關(guān)演示（Cat Diffusion）

通過(guò)物理定律與AI技術(shù)的有機(jī)結(jié)合，周凱教授在跨學(xué)科領(lǐng)域取得突破性進(jìn)展。在《Journal of High Energy Physics》發(fā)表的研究中，他創(chuàng)新性地從統(tǒng)計(jì)物理學(xué)視角解析生成式人工智能方法，同時(shí)基于生成式人工智能模型，探索了量子場(chǎng)論格點(diǎn)計(jì)算應(yīng)用。值得關(guān)注的是，他將格點(diǎn)場(chǎng)論中的隨機(jī)量子化與生成式擴(kuò)散模型建立關(guān)聯(lián)，在給出了從物理角度理解AI模型的同時(shí)，也展示了先進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)如何深化對(duì)量子多體系統(tǒng)的探索。這一系列研究成功實(shí)現(xiàn)了機(jī)器學(xué)習(xí)方法與基礎(chǔ)物理學(xué)的深度融合，推動(dòng)學(xué)科交叉創(chuàng)新。

擴(kuò)散模型相關(guān)演示（LatticeQFT Diffusion）

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Physics for AI：未來(lái)無(wú)限可能

周凱教授近年來(lái)研究成果斐然，屢次獲得國(guó)際權(quán)威期刊和學(xué)術(shù)會(huì)議認(rèn)可。其論文《Higher-Order Cumulants in Diffusion Models》榮獲最佳“Physics for AI”論文獎(jiǎng)（NeurIPS 2024 ?Workshop），該獎(jiǎng)項(xiàng)不僅彰顯周凱教授研究的創(chuàng)新性與跨學(xué)科特性，更凸顯他在人工智能與物理學(xué)融合研究領(lǐng)域的卓越貢獻(xiàn)。

周凱教授的論文榮獲最佳“Physics for AI”論文獎(jiǎng)

周凱教授堅(jiān)信，物理學(xué)與人工智能的結(jié)合將成為未來(lái)科學(xué)研究的關(guān)鍵趨勢(shì)。他指出，繼去年諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)?lì)C發(fā)給John Hopfield和Geoffrey Hinton在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的研究成果之后，美國(guó)物理學(xué)會(huì)（APS）已將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能列入物理學(xué)范疇，未來(lái)人工智能與物理學(xué)將更加緊密相連。人工智能的快速發(fā)展為物理學(xué)研究提供新工具，而物理學(xué)則為人工智能算法奠定理論基礎(chǔ)。這種雙向賦能關(guān)系不僅加速科學(xué)進(jìn)步，更有助于提升人工智能的科學(xué)性與可靠性。

在人工智能與物理學(xué)深度整合的時(shí)代浪潮中，周凱教授無(wú)疑是該交叉領(lǐng)域的領(lǐng)航者。他將繼續(xù)依托香港中文大學(xué)（深圳）的平臺(tái)深耕物質(zhì)科學(xué)研究，其開(kāi)創(chuàng)性工作不僅揭示物理與AI結(jié)合的巨大潛力，同時(shí)為未來(lái)科技革新注入強(qiáng)勁動(dòng)力。

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青年教授簡(jiǎn)介

周凱

港中大（深圳）理工學(xué)院助理教授

周凱現(xiàn)為香港中文大學(xué)（深圳）理工學(xué)院助理教授。他于2009年在西安交通大學(xué)物理系獲得理學(xué)學(xué)士學(xué)位，2014年在清華大學(xué)物理系獲得博士學(xué)位。此后，他于2014年至2017年在德國(guó)法蘭克福歌德大學(xué)理論物理研究所（ITP）擔(dān)任博士后研究員。自2017年7月起，他在法蘭克福高等研究院（FIAS）擔(dān)任研究員（W1教授級(jí)別）及團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人，領(lǐng)導(dǎo)“Deepthinkers”小組進(jìn)行AI for Science研究項(xiàng)目，特別是在現(xiàn)代計(jì)算范式下的高能核物理研究，包括應(yīng)用機(jī)器和深度學(xué)習(xí)，并指導(dǎo)碩士/博士學(xué)生和博士后在人工智能科學(xué)方面的研究。2022年，他在FIAS晉升為高級(jí)研究員（W2教授級(jí)別）。

他已發(fā)表50多篇同行評(píng)審期刊論文和眾多會(huì)議論文，并曾受邀在多個(gè)國(guó)際會(huì)議作大會(huì)報(bào)告，如SQM, Initial Stages，國(guó)際核物理大會(huì)，機(jī)器學(xué)習(xí)格點(diǎn)場(chǎng)論等。他也受邀為多家期刊審稿，包括：PRL、PRD、PRC、PRE、Nature Communications、Astrophysical Journal-AAS、JCAP、NST、CPC、Frontier of Physics、EPJA、Particles、Measurements、Sustainability、NeurIPS、PLOS ONE等。目前擔(dān)任《現(xiàn)代物理通訊A》和《國(guó)際現(xiàn)代物理A》期刊的副主編。