15、物理学中机器学习的未来研究方向与展望

物理学中机器学习的未来研究方向与展望

1. 物理学表征学习的未来研究方向

在物理学表征学习的未来研究中，有两个重要方向值得关注：
- 自动化搜索观测数据收集策略 ：决定如何利用实验设备收集观测数据是一项具有挑战性的任务。在一些简单例子中，观测粒子的时间序列或对量子系统进行随机测量能提供足够信息来回答问题，但对于更复杂的情况，可能需要更高级的观测策略。例如，确定盒子中粒子的位置，可先使用能扫描整个盒子但精度较低的测量设备，再使用只能扫描盒子小部分区域但精度更高的设备，且第二个设备的设置依赖于第一个设备的输出。为找到这样的高级测量策略，可以训练强化学习代理，若其能高精度预测粒子位置则给予奖励。不过，要以监督方式训练该代理，需明确感兴趣的变量。当前的研究重点是，测量策略应与利用收集到的信息回答问题并行学习。
- 提高SciNet表征的可解释性和泛化能力 ：机器学习领域投入了大量精力来提高人工神经网络的可解释性。例如，使用inceptionism技术可以深入了解神经网络所学内容。将关于训练数据的先验知识融入网络结构通常能提高可解释性，而可解释性又与神经网络的泛化能力相关。然而，在将方法应用于物理学基础研究时，向SciNet网络结构中融入先验知识需谨慎，因为可能会以不“自然”的方式分离对象。目前的挑战是找到使用最少先验知识的方法，以便在没有已知假设的情况下从机器学习系统中提取概念信息。一种可能的方法是假设SciNet的解码器可以用简单的数学表达式描述，如使用Equation Learner (EQL)网络。此外，找到编码器的数学表达式也有助于解释SciNet找到的表征，但这通常更具挑战性。

2. 寻找测量策略和表