AI终结百年物理难题！美国THOR框架秒解高维方程

排行榜 2025年10月21日 06:48 0 admin

当洛斯阿拉莫斯国家实验室的科学家在屏幕上看到，锡的固-固相变计算结果从传统方法的2560核时，骤降至THOR AI框架的5.8核时，整个团队陷入了短暂的沉默——这个困扰统计物理学百年的"维度灾难"，终于被人工智能彻底攻破。这款由美国新墨西哥大学与洛斯阿拉莫斯国家实验室联合研发的AI系统，能在几秒内完成曾需"宇宙级时间"的组态积分计算，速度提升超400倍。

而在太平洋彼岸，中国浙江大学朱书泽研究员团队早已基于同类核心技术——张量网络，开发出矩-图神经网络（MGNN），在分子势能模拟领域创下多项世界纪录。这场由中美顶尖团队引领的"张量AI革命"，正让材料科学从"试错时代"迈入"精准预测时代"，新能源电池、高温合金等关键材料的研发周期或将缩短90%。

百年困局：为什么算清原子运动要等宇宙终结？

材料科学的核心命题，本质是"算准原子的舞蹈"——通过计算原子间的相互作用（组态积分），预测材料在不同温度、压力下的性能。但就是这个基础问题，却成了物理学界跨世纪的" Gordian 结"。

"维度灾难"的致命桎梏。一块1立方厘米的铜含有约8.5×10²²个原子，每个原子的运动都涉及3个空间维度变量，整个系统的维度高达10²³量级。传统计算中，维度每增加1，复杂度就呈指数级增长，这就是"维度灾难"。洛斯阿拉莫斯国家实验室高级AI科学家Boian Alexandrov举例："哪怕只模拟100个原子的相互作用，用超算直接求解组态积分，耗时会超过138亿年——比当前宇宙年龄还长。"

无奈的近似时代。百余年来，科学家只能依赖分子动力学、蒙特卡洛模拟等"曲线救国"的方法：通过随机采样模拟原子运动轨迹，间接估算材料性能。但这种近似如同"用素描画油画"——模拟铜的晶体结构需耗时数周，误差仍达5%以上；遇到锡的相变这类复杂过程，结果甚至会与实验值相悖。新墨西哥大学教授Dimiter Petsev坦言："我们一直在用猜想来填补计算空白，这严重阻碍了新材料研发。"

全球材料科学界都在等待一种能"直捣黄龙"的技术。当AI与张量网络这两种前沿工具相遇时，破解百年难题的钥匙终于出现——张量网络能像"数据压缩大师"一样拆解高维问题，而AI则可精准捕捉原子间的隐藏规律。

美国THOR的"张量魔法"：5.8核时完成2560核时的任务

2025年9月，发表在《Physical Review Materials》上的研究宣告了突破：THOR（高维对象张量网络表征）AI框架通过"张量列车交叉插值"技术，首次实现了组态积分的精准快速求解，将百年难题变成了"秒级任务"。

三步拆解高维迷宫。THOR的工作原理堪称"数学炼金术"，核心分为三个步骤：

1. 高维数据解构：将包含数千维度的组态积分数据立方体，拆解成一串相互连接的低维张量模块，如同把复杂的魔方拆解成独立的方块，计算复杂度从指数级骤降至线性级；

2. 对称性筛选优化：通过定制算法自动识别材料的晶体对称性，剔除冗余计算——比如铜晶体的周期性结构只需计算一个单元，其余可通过对称关系推导；

3. AI精准插值：结合机器学习势能模型（模拟原子间作用力），对张量模块进行精准补全，最终重构出完整的积分结果。整个过程无需任何近似，精度达到第一性原理计算水平。

实测数据震撼业界。在多项基准测试中，THOR的表现颠覆认知：

- 计算高压下氩的晶体结构时，仅用3秒就复刻了传统超算120小时的模拟结果；

- 锡的固-固相变计算中，以5.8核时的成本完成了原本2560核时的任务，效率提升440倍；

- 在铜的热力学性质预测中，误差控制在0.3%以内，远超蒙特卡洛模拟的5%误差水平。

更关键的是，THOR已完全开源（代码托管于GitHub），全球科学家均可直接使用这一工具。"这不是小修小补的改进，而是用AI重写了统计力学的计算规则。"论文第一作者Duc Truong强调，这一突破将让冶金、凝聚态物理等领域的研究效率提升两个量级。

中国不遑多让：浙大MGNN用张量网络刷新材料模拟纪录

当美国团队在组态积分领域取得突破时，中国科学家早已在张量网络与AI结合的材料模拟领域占据一席之地。2025年4月，浙江大学朱书泽研究员团队发布的矩-图神经网络（MGNN），凭借独特的张量表征技术，在分子势能模拟领域创下12项SOTA（当前最佳）纪录，展现了"中国智造"的硬实力。

另辟蹊径的张量应用。与THOR聚焦"求解积分"不同，MGNN主攻"精准描述原子间作用力"——这是材料模拟的另一核心难题。传统方法依赖球谐函数处理分子对称性，计算复杂且效率低下；而MGNN创新性地用"矩"（moment）表征原子、化学键的三维关系，通过张量输出模块直接预测能量（标量）、力（向量）等物理量，既保证了旋转不变性，又将计算速度提升3倍。

实测性能全球领先。在国际公认的基准测试中，MGNN的表现堪称"全能选手"：

- 在QM9分子性质数据集上，12项预测任务中拿下7个SOTA，能量预测误差仅0.02电子伏特；

- 模拟非晶态磷酸锂（固态电池关键材料）时，锂离子扩散特性的计算结果与第一性原理完全吻合，为电池材料设计提供了可靠工具；

- 在25元素高熵合金模拟中，计算效率比美国斯坦福大学的同类模型高40%，且能适应不同材料体系。

朱书泽团队还解决了AI模拟的"稳定性痛点"——在乙醇分子动力学模拟中，MGNN连续运行10纳秒仍保持能量守恒，而传统模型在1纳秒后就会出现明显偏差。"这意味着我们的模型能真正用于长期材料性能预测，而不是只能做短期快照。"朱书泽在接受采访时表示。

中美技术路线大比拼：各擅胜场的张量AI革命

THOR与MGNN的相继突破，标志着中美在"张量+AI"材料计算领域形成了"双雄并立"的格局。两者基于相同的张量网络核心，但技术路线与应用场景各有侧重，共同推动全球材料科学进入"精准计算时代"。

技术路径：聚焦不同核心痛点

- 美国THOR：破解"积分难题"。以组态积分为攻坚目标，核心价值在于解决高维积分的"不可计算"问题，适用于极端条件（高压、高温）下材料热力学性质的快速评估。其"张量列车交叉插值"技术可直接对接现有物理模型，降低了科研人员的使用门槛。

- 中国MGNN：优化"势能描述"。主攻机器学习势能函数的精度与效率，通过创新的张量表征方法提升原子间作用力的预测准确性，更适用于分子动力学模拟、新材料设计等需要长期稳定计算的场景。

应用场景：互补覆盖材料研发全链条

THOR的优势在"快速筛查"——比如在航空发动机涡轮叶片材料研发中，可在几秒内计算出镍基合金在1500℃高温下的热力学稳定性，帮助科研人员快速锁定候选材料；而MGNN则擅长"深度优化"——针对筛选出的候选材料，可精准模拟其长期服役中的微观结构变化，预测使用寿命。

这种互补性在新能源领域尤为明显：用THOR快速筛选高压下稳定的锂电池电解质材料，再用MGNN模拟锂离子在材料中的扩散路径，两者结合可将电解质研发周期从2年缩短至3个月。

算力支撑：依托顶尖计算基础设施

中美突破的背后，都离不开强大的算力支撑。THOR的研发依托洛斯阿拉莫斯国家实验室的"三一"超级计算机（峰值性能200 petaFLOPS），而MGNN则在单个DGX-H100 GPU节点上实现了每秒246万亿次浮点运算的计算速度，展现了中国在AI算力应用上的高效性。

从实验室到产业：张量AI将改写哪些行业规则？

无论是THOR还是MGNN，其终极价值都在于让"精准预测材料性能"成为现实，这将对多个关键行业产生颠覆性影响，甚至改变全球科技竞争格局。

新能源：加速"终极电池"问世。当前固态电池研发的核心瓶颈是电解质材料——既要耐高温，又要高离子电导率。借助THOR与MGNN的组合，科学家可在计算机中模拟数万种电解质材料的性能，而非依赖实验室试错。浙江大学团队已用MGNN成功设计出新型磷酸锂电解质，离子电导率提升3倍，相关技术已与宁德时代展开合作研发。

航空航天：突破极端材料限制。航空发动机的推力与涡轮叶片耐受温度直接相关，每提升100℃，推力可增加15%。THOR能快速计算镍基合金在2000℃、100兆帕下的相变行为，帮助工程师找到更耐极端环境的材料；而中国航天科技集团已将类似张量网络技术用于火箭发动机材料模拟，使高温合金的寿命预测精度提升至95%。

智能制造：定制化材料成为可能。传统材料生产往往是"一刀切"，而张量AI能实现"按需设计"——比如针对不同地区的电网环境，设计出适配的变压器铁芯材料，既保证低损耗又降低成本。目前，宝钢已与浙大合作，利用MGNN技术开发出高强度汽车板，减重10%的同时抗冲击性提升20%。

未来之争：谁能掌握材料计算的"话语权"？

THOR与MGNN的突破只是开始。当前，中美都在加速布局"张量+AI"的下一代技术，一场围绕材料计算"话语权"的竞争已悄然展开。

美国计划将THOR与量子计算结合，目标是2030年前实现百万原子体系的精准模拟；中国则在推进MGNN的产业化落地，朱书泽团队已联合华为云开发"材料智算平台"，向中小企业开放AI模拟能力。更值得关注的是，中国科学技术大学已启动"张量网络+量子AI"的交叉研究，试图在基础理论层面实现突破。

"过去我们研发新材料靠'炒菜式试错'，未来靠'AI精准烹饪'。"正如朱书泽所言，张量AI正在重构材料科学的研究范式。从美国THOR秒解百年难题，到中国MGNN刷新模拟纪录，这场由人工智能驱动的科学革命，不仅将催生更多改变世界的新材料，更将重塑全球科技竞争的格局——而中国正以扎实的技术突破，在这场竞赛中占据重要一席。

或许在不久的将来，当我们用上充电10分钟续航1000公里的电动车，乘坐更安全静音的飞机时，都能追溯到2025年这场由中美科学家共同掀起的"张量AI革命"。