9月16日，来自洛斯阿拉莫斯国家实验室与新墨西哥大学的科研团队联合发布了一项令人瞩目的人工智能技术突破——一种名为“高维物体表示张量”（THOR）的AI框架，正以前所未有的效率破解物理学中长期存在的计算瓶颈。
该框架专注于求解“位形积分”这一关键方程，它用于描述材料内部大量粒子之间的复杂相互作用。传统上，这类计算不仅耗时巨大，且对算力要求极高，往往需要超级计算机连续运行数周才能得出结果。而THOR的出现，将这一过程压缩至短短几秒内完成，极大提升了科研效率。
这项技术的核心在于采用张量网络方法，通过数学结构对高维数据进行高效压缩与重组。项目主导者、洛斯阿拉莫斯实验室的AI专家博扬・亚历山德罗夫指出：“位形积分是理解材料热力学行为的基础，但在高压、相变等极端条件下，其计算复杂度呈指数级增长，几乎难以处理。”
他强调：“THOR的成功，意味着我们不仅能更快获得结果，更重要的是，可以在更高精度下探索材料的本质特性，为统计力学和工程应用打开全新通道。”
科研团队形象地比喻，求解位形积分如同试图穷尽数十亿块乐高积木的所有组合方式，其可能性近乎无穷。而THOR则像一位精通结构的拼装大师，将混乱的数据立方体拆解为有序的“张量列车”，逐段分析并高效重构，从而避开“维度灾难”这一高维计算中的经典难题。
配合定制化的插值算法，该系统在运算速度上达到传统分子动力学模拟的400倍，同时保持了极高的数值准确性，实现了速度与精度的双重突破。
在实际测试中，THOR展现了卓越的适应能力与稳定性。面对铜材料，它精确还原了高密度状态下的内能与压力变化；在氩元素的极端压力环境中，其结果与先进的机器学习分子动力学模型完全一致；而在锡的固-固相变模拟中，仅用5.8核时便生成完整相图，相较传统方法所需的2560核时，效率提升超过400倍。
这一成果的意义远不止于理论验证。它为冶金工程、高压物理、航空航天材料设计等领域提供了强有力的计算工具。未来，THOR有望加速新型合金的开发周期，优化清洁能源材料的性能预测，并推动电子器件材料的创新设计。
更深远的是，这种将AI与张量网络深度融合的范式，可能重新定义科学家处理高维复杂系统的方式。目前，相关研究成果已正式发表于美国物理学会（APS）权威期刊，引发学界广泛关注。
