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同濟大學任捷教授課題組在人工智能交叉物理學方面取得重要進展,研究成果在Phys.Rev.Lett.上發表
  發表時間:2020-05-14  閱讀次數:584

      物理科學與工程學院聲子學與熱能科學中心任捷教授課題組在人工智能與前沿物理學的交叉領域取得重要進展,利用無監督流形學習對拓撲固態晶體聲子進行成功的無人自主智能的聚類分類,相關研究成果于2020年5月6日,以“Unsupervised manifold clustering of topological phononics”為題,發表在國際物理學頂級期刊Physical Review Letter第124卷第18期上[Phys. Rev. Lett. 124, 185501 (2020)]。物理科學與工程學院17級博士生龍洋為論文第一作者,任捷教授為論文通訊作者,陳鴻教授做出了重要貢獻。

       拓撲聲子是拓撲物理的分支之一,研究從宏觀機械系統到微觀納米振動晶格中的拓撲保護現象,比如無散射的拓撲邊界態,對量子器件的實現具有重要意義。但是,拓撲聲子系統往往伴隨有限尺寸、雜質、隨機、無序無定形等特點,難以用通用的拓撲不變量描述。任捷課題組創新性地利用流形學習來高效解決拓撲物理的挖掘與分類問題,通過引入基于實空間的映射算符和定義算符之間的相似性,成功克服了上述拓撲聲子學方面的困難和挑戰。

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圖1 利用人工智能實現拓撲聲子的無監督識別

       在這項工作中,他們應用無監督機器學習方法,在沒有人類先驗知識的情況下,借助于提出的實空間表示,以數據驅動方式處理現代聲子系統的拓撲識別問題。他們證實了機器能夠成功地探索出具有非平凡物理特征的各種拓撲狀態族,諸如無序一維聲子鏈、二維多孔拓撲聲子、高階拓撲聲子、隨機無定形、非厄米聲子系統等,驗證了基于機器學習的該方案的普適性,揭示了非常規的聲子-波現象背后的復雜機制。任捷教授表示:“該項工作雖然是基于拓撲聲子系統來進行研究,但其方法和結論并不局限于聲子系統,可以推廣到其它波動系統當中,比如拓撲光子學?!边@項工作將為數據驅動的拓撲物態分析奠定基礎,并激發理解拓撲相的新見解,包括隨機、耗散和非平衡的物理系統。

       該項研究得到了國家自然科學重點基金面上基金和國家重點研發計劃的資助。

       近年來,聲子中心任捷課題組在物理學與人工智能的學科交叉方面取得了一系列進展,已經發表了多篇高水平成果,包括進化算法設計新奇的二維材料[Nano Lett. 17, 772 (2017); Phys. Chem. Chem. Phys. 22, 4481 (2020)],神經網絡自編碼反向設計拓撲光學傳感結構[Appl. Phys. Lett. 114, 181105 (2019)]。

        文章鏈接:https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.124.185501

“Unsupervised Manifold Clustering of Topological Phononics”, Yang Long, Jie Ren, and Hong Chen, Phys. Rev. Lett. 124, 185501.

 

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