THORAI颠覆材料计算：数千小时活儿秒搞定，精度还不打折！

排行榜 2025年10月15日 18:53 2 admin

新墨西哥大学和洛斯阿拉莫斯国家实验室联手搞出个AI，叫THOR，全称是高维对象表示张量。

以前科学家算材料的复杂物理方程，得花几千小时，现在用它，几秒钟就完事了。

这事在材料科学和统计物理学圈子里，妥妥是个大突破。

搞材料研究的人怕是最有体会，以前研究个材料在极端条件下的行为，比如高压、高温下会怎么变，光计算就得等好久。

我本来想，就算用超级计算机，再快也得几天吧？后来发现，传统方法别说几天，有时候算个铜的相变，得等好几周，这期间要是实验方案有调整，前面的计算基本就白搭了。

“维度诅咒”卡了科学家几十年，THOR一出手就破局

为啥以前计算这么慢？核心是个叫“维度诅咒”的问题。

简单说，就是研究的变量越多，计算量就跟滚雪球似的往上涨，指数级增长那种。

就算是现在最牛的超级计算机，碰到几千个维度的计算，也没啥辙。

洛斯阿拉莫斯国家实验室有个叫博伊安・亚历山德罗夫的高级AI科学家，他说过，构型积分的评估一直特别难，尤其是涉及极端压力或者相变的时候。

这话真没夸张，以前科学家只能用分子动力学、蒙特卡洛模拟这些近似方法，相当于估算，结果准不准全看运气。

新墨西哥大学的迪米特・佩采夫教授更直接，说传统方法直接求解构型积分，花的时间能超过宇宙年龄，你说这咋搞？

THOR就不一样了，它用了个“张量序列交叉插值”技术。

别觉得这名字玄乎，其实就是把高维的数据块拆成一个个小的、能连接起来的组件，跟拼乐高似的。

这么一拆，计算复杂度降了不少，还能识别材料的晶体对称性，精度没丢，速度却提上去了。

就拿铜来说，以前模拟它的相变得几周，现在用THOR，几秒钟就出结果，而且算出来的数和传统方法的精度一样。

铜这东西用处广啊，航天里的散热部件、电子芯片里的互联线，都得用它。

以前研究它的相变，等计算结果的功夫，说不定别的团队都已经开始做实验了。

现在THOR一出来，相当于给科学家省了大量等待的时间，研究节奏一下就快了。

当然，THOR不只是能算铜。

研究团队还拿它算过锡的固相变，锡是电子焊接的关键材料，它一变脆，整个器件可能就废了。

以前研究锡的相变，得做低温实验，成本高还危险，现在用THOR模拟，就能看清原子排列的变化，给抗脆化的锡合金研发指了条明路。

洛斯阿拉莫斯有个叫DucTruong的科学家，是这研究的主要作者，他说THOR用第一性原理计算取代了百年的近似方法，这话我觉得没毛病，确实是打破了老规矩。

从实验室到各行业，THOR咋让材料研究“飞”起来

THOR不光在实验室里好用，放到实际行业里，作用更大。

航空航天领域就特需要它，航天器发动机的燃烧室材料，得扛住一千多摄氏度的高温和几十兆帕的压力，以前找这种材料，又得算又得试，周期以年为单位。

现在用THOR，快速模拟不同材料的性能，不用反复做实验，研发周期能缩短不少。

核能行业也一样，核反应堆的包壳材料，得在强辐射环境下保持稳定。

以前研究这种材料，实验风险高，计算又慢，现在THOR能模拟辐射对原子的影响，直接给出材料的稳定性数据，安全还高效。

电子行业更不用说，半导体材料的性能决定了芯片好不好用，THOR能快速算出自硅、锗这些材料的电子输运性能，精度还能媲美第一性原理计算，这对芯片研发来说，可是个大好事。

更让人觉得靠谱的是，研究团队把THOR的代码开源了，放GitHub上了。

说实话，搞科研最忌讳技术垄断，你有好东西藏着掖着，整个行业都发展不起来。

他们把代码公开，全世界的研究机构、科技公司都能用，说不定以后有人会在THOR的基础上，搞出针对特定领域的优化版本，比如专门算高温陶瓷的，或者专门算超导材料的，那时候材料科学的发展速度，怕是还要再上一个台阶。

如此看来，THOR不只是个快的AI，更重要的是它给计算物理学指了个新方向。

以前觉得不可能解决的物理问题，现在有了AI的帮忙，说不定慢慢都能搞定。

研究团队现在还在琢磨，把THOR用到流体动力学、量子多体系统这些领域，要是真能成，那能解决的问题就更多了。

毫无疑问，THORAI确实颠覆了材料科学的计算方式。

它没搞那些花里胡哨的东西，就是解决了科学家最头疼的“慢”问题，还保证了精度，开放了技术。

以后新材料的研发，不用再等那么久，基础物理的研究，也多了个好用的工具。

我觉得，这才是AI该干的事，不是凑个热闹，而是真正帮着解决实际问题。

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