9月16日，洛斯阿拉莫斯国家实验室与新墨西哥大学的科研团队共同发布了一款创新性人工智能框架——THOR（高维物体表示张量），该技术在解决物理学领域的一项重大计算难题方面取得了突破性进展。
THOR框架的核心在于其独特的张量网络方法，这一数学工具被用于高效计算物理学中的“位形积分”。该方程描述了材料内部粒子的相互作用机制，在材料科学领域具有极其重要的地位。
创新性突破：THOR的工作原理
长期以来，计算位形积分一直是物理学界面临的重大挑战。这一复杂的数学问题直接关系到材料的强度、稳定性和在极端条件下的行为预测。
THOR通过创新性的张量网络方法成功破解了这一难题，将原本需要超级计算机数周才能完成的任务压缩至几秒级别。
项目负责人博扬・亚历山德罗夫指出：“位形积分的计算难度之高超出了人们的想象，特别是在涉及极端压力或相变的场景中。”
他强调：“这一突破不仅深化了我们对统计力学的理解，更为冶金学等关键领域提供了革命性的研究工具。”
技术优势与应用场景
THOR的核心创新在于其独特的张量列车技术。通过将庞大的高维数据立方体分解为更小的关联组件，成功解决了“维度灾难”这一长期困扰科学界的问题。
一个形象的比喻是：计算位形积分的过程就像在数十亿块乐高积木中找出所有可能的拼接方式。而THOR将这些看似杂乱无章的积木整理成有序的链条，使问题迎刃而解。
当与定制化插值算法结合使用时，THOR展现出惊人的计算效率。在提升运算速度400倍的同时，还能保持结果的高度准确性。
实际测试与成果
为了验证THOR的有效性，科研团队进行了多组严格测试：
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在铜的测试中，THOR准确再现了高密度条件下铜的内能与压力数据；
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在氩的测试中，计算结果与基于机器学习的分子动力学模拟结果完美吻合；
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在锡的测试中，THOR以极高的精度捕捉到了固-固相变过程。仅需5.8核时就完成了完整的相图构建，而传统方法通常需要2560核时。
未来应用与影响
THOR的突破不仅具有重要的理论价值，更展现了广阔的应用前景。它将加速新型合金研发、推动清洁能源技术进步，并为航空航天材料和电子材料的性能提升提供有力工具。
博扬・亚历山德罗夫表示：“如果THOR不仅能提高材料研发效率，还能重新定义科学家处理高维问题的方式，那它将对整个科学界产生深远影响。”
目前，这项研究成果已在《美国物理学会》旗下期刊发表，标志着人工智能在物理学研究中的应用迈出了重要一步。
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