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研究内容
本项目面向大科学装置产生的海量高能物理数据，聚焦构建可泛化的物理表征与学习式推理模型，服务关键物理分析链路（重建、筛选、模拟与测量），并强调物理一致性、可解释性与稳健性。
项目背景：认识物质世界的挑战
粒子物理标准模型虽然成功描述了大量实验事实，但仍面临一系列关键挑战：中微子质量起源、暗物质/暗能量、正反物质不对称、引力难以纳入统一框架等。这些问题提示我们需要在更高精度、更大统计量和更复杂末态中寻找“超出标准模型”的新物理信号，而这正依赖于大科学装置持续产生的海量数据与更高效、更可靠的分析方法。
大装置 → 大数据 → 挑战 / 机遇
大科学装置正在把高能物理带入“数据爆炸”时代，传统分析链路面临效率与纯度瓶颈，AI 是提升稀有信号发现能力的关键抓手。
- 数据规模与复杂度持续上升：重建、筛选压力同步增大，分析链路逐步成为发现效率的瓶颈。
- 现实约束非常严苛：原始对撞数据通常只能保留极小比例，稀有信号更容易“被淹没”。
- 挑战：复杂末态、多粒子叠加、噪声与缺失信息下，传统方法性能受限。
- 机遇：通过更强的表征学习与端到端推理，在同等算力条件下，提高筛选效率与重建精度。
实验分析链路：模拟 → 探测 → 重建 → 分析
高能物理从“模拟→探测→重建→分析”是一条长链路，任何一环的误差与低效都会放大到最终物理结果；本项目聚焦用 AI 在关键环节提速提质。
- 模拟（MC）：从理论与模型出发生成事件并进行探测器响应模拟，是理解系统效应与构建训练数据的重要来源。
- 探测（Detector Readout）：真实实验产生海量读出，呈现稀疏、异构、多模态特征（不同子探测器量纲/噪声/时间精度不同）。
- 重建（Reconstruction）是核心瓶颈：将读出变成粒子级信息（位置、方向、动量、类别），传统算法流程复杂且成本高。
- 分析（Analysis）依赖链路质量：信号选择、谱峰重建与物理测量高度依赖重建精度与系统误差可控性。
- 项目定位：以学习式表征与推理模型连接“读出→重建→分析”，并结合自监督/生成式方法降低对标注与手工规则的依赖。
Physics4AI → AI4Physics 闭环：统一范式与迭代机制
我们构建“物理驱动的信息表征（Physics4AI）→ 表征驱动的物理应用（AI4Physics）”的闭环：用物理先验塑造可泛化表征，再反哺多任务应用验证与迭代。
- Physics4AI：物理驱动的表征基础模型
- 面向稀疏读出与多模态数据，设计更贴近物理结构的输入表示与约束。
- 通过自监督/生成式建模利用大量无标注数据，学习更稳健、更可迁移的“基础表征”。
- AI4Physics：表征驱动的下游任务落地
- 在末态粒子重建、粒子鉴别、方向/动量回归、异常检测等任务上系统验证。
- 覆盖模拟与推理环节，为加速模拟、降低系统误差提供工具。
- 闭环迭代：应用反馈反哺表征
- 下游任务的误差结构、失败案例与物理一致性指标，反向指导表征模型与生成模型改进。
- 形成“可泛化表征—可用物理任务—可解释评估”的统一体系。