对话人大AI学院最年轻博导：用AI发现物理学规律

来源：物理学进展 【在线投稿】栏目：综合新闻时间：2021年12月08日 09:29:02

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摘要：智东西（公众号：zhidxcom）作者 | 心缘编辑 | 漠影科学探索，也许是AI领域，最有“星辰大海”想象空间的方向之一。神秘莫测的生命密码、无处不在的动力热力、混乱无序的分子运

智东西（公众号：zhidxcom）

作者 | 心缘

编辑 | 漠影

科学探索，也许是AI领域，最有“星辰大海”想象空间的方向之一。

神秘莫测的生命密码、无处不在的动力热力、混乱无序的分子运动……科学家们前赴后继，探寻简单、优雅、和谐的数学方程，来描述大千世界的普适规律。

从看云辨风识天象到数值气候模型，从牛顿力学到爱因斯坦相对论，一个又一个被发现的规律，在人类发展进程中留下浓墨重彩。而世界如此之广袤，还有太多的奥秘，未被人类发掘和定义。

当AI成长为挖掘海量数据信息的关键利器，它为探索科学问题开启了一扇新的大门。

全世界顶尖的AI机构都在付诸行动，DeepMind用AI破解蛋白质折叠难题，华为云训练盘古药物分子大模型以推动AI新药研发，NVIDIA宣布要打造“数字孪生地球”来研究气候变化……

这些解码未知的探索，也是孙浩正在潜心研究的方向。

中国人民大学高瓴人工智能学院长聘副教授、博导孙浩

孙浩今年33岁，目前是中国人民大学高瓴人工智能学院最年轻的长聘副教授、博导，同时是麻省理工学院兼职研究员、美国东北大学兼职教授。

今年10月，孙浩团队的论文《从稀缺的数据中学习物理控制方程》（Physics-informed learning of governing equations from scarce data）发表于国际学术顶刊Nature Communications。

在留美研究及任教数年后，他回到祖国，想用AI加速解开更多潜在的定律，为物理、化学、生物、工程应用等科学寻找到更多可靠的理论支撑。

孙浩团队今年10月在国际学术顶刊Nature Communications上发表的论文

一、从“建筑医生”到“方程侦探”

孙浩并不是一开始就做“AI+科学探索”方向。

他本科就读于河海大学土木工程专业，毕业后拿着全额奖学金去美国哥伦比亚大学攻读工程力学硕士和博士学位，随后在麻省理工学院做博士后，29岁入选福布斯美国“30位30岁以下精英”科学类榜单，31岁当选“美国十大华人杰出青年”。

求学期间，孙浩是那种玩学兼顾、不会死读书的学生，非常喜欢游泳。在做博士后时，孙浩坚持每天下午六七点去游泳，也时常打打乒乓球，通过运动来舒缓压力、重启大脑。

2015年前后，孙浩的研究背景是力学，做一些智能建筑、智慧城市智能基础设施等应用，比如用传感器监测和预警大楼、桥梁等建筑结构的健康状况。做软件分析时，他开始接触人工智能和机器学习方法，用于解决相关的数据处理问题。

在此过程中，孙浩发现，数据没有想象中那么多，信息也没有那么充分，如果仅仅处理数据，此前的基础力学定律，不足以解决建筑的有些动力学问题。

起初是兴趣使然，后来随着研究逐渐延伸，孙浩意识到这不仅是力学相关问题，天气预报、细胞运动等物理世界存在的其他许多系统都存在类似的问题。

那么，是否可以做一套AI理论，既能从数据中寻找到某种特定的科学规律、形成新的理论，也能兼顾我们以前已经学过的基础理论？

以此为出发点，孙浩的研究方向开始转变至“AI+科学探索”。

他相信：“未来的科学探索不应仅仅依靠于人。牛顿写出牛顿第二定律，开普勒写出开普勒定律，他们确实有过人之处，那是天才，是巨人。”

物理世界存在的未知问题如此浩瀚，迄今人类仅仅解决了冰山一角，如果未来仍然仅仅依赖人的力量，还要出现多少的天才？

“所以我们就在想，与其这样，不如让AI去扮演天才，AI去帮我们去把这个定律找出来，把这个公式给推出来。”孙浩说。

AI探索非线性偏微分方程，用于描述生物化学系统复杂反应扩散过程

二、回到祖国，用人工智能探寻科学规律

2017年起，孙浩先后在美国匹斯堡大学、美国东北大学任终身序列助理教授、博导，并在麻省理工学院兼职研究员至今，今年夏天，孙浩选择回到祖国。

“国内的科研环境比以前变得好很多了。”孙浩提到国内在政策、经费等各种科研支持力度上显著加强，长远来看，他对中国的科研发展更有信心。

在和院长文继荣教授打一通长达1个多小时的电话后，他当即决定加入刚刚创立两年的一所年轻AI学院——中国人民大学高瓴人工智能学院。