邀请人 (Invited by): 蒋贇

时间 (Time): 星期一，2024/11/25，15:00-16：00

地点 (Location): 天琴中心2102报告厅

摘要 (Abstract): 

众所周知，今年的诺贝尔物理奖授予了人工智能领域的开创性研究。该研究与机器学习技术正日益深入地渗透到包括物理学在内的众多学科中。本报告将首先概述本年度诺贝尔物理学奖的获奖成果，随后详细介绍机器学习的基本原理，探讨其在当代科研中的前沿地位和重大意义。报告最后将展示机器学习在高能物理新领域研究中的一些具体应用：(1) 利用神经网络技术研究新物理，尤其是超对称模型的参数空间进行扫描；(2) 应用图神经网络在大型强子对撞机（LHC）上搜寻超对称粒子和精确鉴定希格斯粒子的性质；(3) 运用卷积神经网络技术在LHC对撞机实验数据中寻找类轴子粒子。

主讲人简介 (Speaker's CV): 

杨金民，中国科学院理论物理研究所研究员、河南师大特聘讲席教授、中国科学院大学岗位教授和日本东北大学兼职教授。1995年在中国科学院理论物理研究所取得博士学位，1996-2000年在美国西北大学、爱荷华州立大学和日本东北大学做博士后研究，2000年中国科学院引进国外杰出人才（百人计划）回国任理论物理研究所研究员和博导，从事高能物理的理论研究，在超出标准模型的新物理特别是超对称理论和希格斯物理方面有系列深入的研究，发表论文200余篇，被引9000余次，获得国家杰出青年基金、百千万人才工程国家级人选、王淦昌物理奖、中国科学院优秀导师奖、中国科学院大学优秀教师荣誉称号、朱李月华优秀导师奖和BHP Billiton优秀导师奖。