学霸的模拟器系统 第141节

　　林允宁点了点头。

　　“另外一篇，关于‘三色灯’预测模型的文章，小高也已经开始动笔了，”

　　宋教授继续说道，“这一篇，我们准备投给《今日材料》（Materials Today）。我和高翔商量过了，这篇文章，你将作为共同第一作者。不过，里面关于物理信息神经网络方法论的部分，需要你来写。”

　　“没问题。”

　　林允宁点了点头。

　　“别急着答应，”

　　宋教授摆了摆手，表情变得严肃起来，“林同学，我找你来，不只是为了这两篇文章。”

　　他身体微微前倾，看着林允宁，神情十分兴奋。

　　“你那个PINN算法，我仔细研究过。它的价值，远不止是帮我们找到了一个‘配方’。它提供了一种全新的材料研发范式。”

　　宋教授站起身，走到办公室的一块白板前。

　　“传统的材料学，是‘正向’的。我们把A、B、C几种材料扔进炉子里，看看能得到什么新东西。这个过程充满了偶然性和不确定性，老实说，更像是中世纪的炼金术。”

　　他拿起笔，在白板上画了一个巨大的问号。

　　“但材料学真正的目标，是‘逆向设计’！

　　“譬如说，我想要一个能在1500度高温下抗腐蚀，且硬度超过某个阈值的材料，请直接告诉我，它的化学成分和制备工艺应该是什么。”

　　他转过身，看着林允宁：

　　“我想和你，还有高翔，共同启动一个项目。目标，就是构建一个‘材料逆向设计’的AI平台。我按照你在‘三色灯’项目中的构想，给它取了个名字，叫‘Aether_Foundry’——以太铸造厂。”

　　高翔在一旁推了推眼睛，手指都在微微颤抖。

　　这个项目一旦做成，将会是材料领域颠覆性的成果！

　　林允宁却很冷静，他想了想，直接指出了问题的核心：

　　“宋教授，这个构想很宏大。但逆向设计最大的难题，是‘数据稀疏性’和‘组合爆炸’。已知的材料数据，相对于无限的可能性来说，太少了。AI没有足够的‘知识’去创造。”

　　“说得对，”宋教授赞许地点了点头，“所以，我才想听听你的意见。毕竟，在神经网络指导新材料这方面，我也并不是很精通。”

　　林允宁早就想过这个问题，于是点了点头：

　　“那我就说一下我的想法。我有一个三步走的方案。”

　　他站起身来，走到白板前面，拿起笔，一边写，一边说道：

　　“第一步，虚拟实验室。我们不能只依赖稀缺的真实实验数据。我们可以用现有的密度泛函理论（DFT），在超算上生成一个庞大的、高质量的‘虚拟材料数据库’。让AI先在这个虚拟世界里，学会材料的‘物理语法’。”

　　“第二步，AI预训练。将‘以太铸造厂’的核心模型，在这个虚拟数据库上进行深度训练。让它成为一个经验丰富的‘虚拟材料学家’。”

　　“第三步，AI引导实验。”

　　林允宁看向宋胤乾，“这是最关键的一步。训练好的AI，会主动指导我们的真实实验。它会告诉我们，下一个应该合成哪个配方的样品，因为那个实验点能提供最大的信息增量。这样，就构成了一个‘AI预测-实验验证-模型修正’的高效闭环。”

　　宋教授听完，重重地一拍手掌。

　　“好！这个思路，兼顾了理论的深度和工程的可行性。比我想的还要完备！

　　“允宁，这个项目，我全力支持！经费、人员、设备，只要我能调动的，都可以给你！”

　　……

　　从材料学院出来，林允宁去了唐仲英楼。

　　苏黎世联邦理工学院的里希特教授已经跟他约好，要在北京时间晚上八点开一个简短的视频会议。

　　简单扒了几口饭，一个来自瑞士的视频通话请求，准时弹了出来。

　　正是里希特教授。

　　屏幕上，老教授依旧精神矍铄。

　　而在他旁边的，还有一个陌生的面孔。

　　那是一位看起来四十多岁的印度裔女士，一头乌黑的长发盘在脑后，鼻梁高挺，气质沉静。

　　“林！新年快乐！”

　　里希特教授热情地打着招呼，“我必须告诉你，你的Aether_Chrono简直是个奇迹！我们圣诞一结束，就用它重新分析了数据，结果……完美！

　　“在你的帮助下，我们的文章终于完成了，准备投给《纳米快报》（Nano Letters），我会将你列为第二作者。

　　“另外，林，一月底在美国举行的的戈登会议，你会来吗？我非常希望能和你当面聊聊。”

　　林允宁笑着点了点头。

　　“太好了！”

　　里希特教授显得很开心，“我今天给你打电话，除了想当面对你表示感谢之外，也是因为我意识到，你这套算法的潜力，可能不止在凝聚态物理上面。”

　　随即，他侧过身，向林允宁介绍了一下自己身边那位女士，“林，请允许我介绍一下我的老朋友，这位是我们学校的安雅·夏尔马（Anya Sharma）教授。

　　“安雅是量子计算领域的专家，她也看到了你的工作，非常感兴趣。”

　　夏尔马教授对林允宁点了点头，打了个招呼，然后开门见山：

　　“林，我看了克劳斯发给我的你的算法描述，相当精彩！

　　“我们团队发现，超导量子比特在与环境耦合时，状态衰变的过程，在数学上和RTN问题惊人地相似。”

　　她从文件夹中拿出一张打印好的彩色图表，上面是一条在纳秒尺度上迅速衰减的曲线。

　　“我不知道你是否涉猎过量子计算的领域，请允许我稍作介绍。

　　“目前，构建实用量子计算机最大的障碍，就是量子纠错。量子比特的状态极其脆弱，极易因环境噪声而崩溃。我们现在的纠错方案，都是被动的，需要大量的冗余比特，代价太高。

　　“而你的算法，让我看到了一种‘主动纠错’的可能性。”

　　林允宁虽然对量子计算没有做过研究，但盯着那条曲线，【抽象建模】天赋所带来的科学直觉，让他瞬间明白了对方的意图。

　　“夏尔马教授，您的意思是，从‘事后解码’，到‘事前预言’？”

　　“完全正确！”

　　夏尔马教授的眼中爆发出光芒，“里希特教授果然没有夸大，你的物理直觉，相当了不起！

　　“但是，量子态的崩溃发生在纳秒量级，对算法的速度要求是极致的。”

　　“我明白，”

　　林允宁的思路飞快运转，“所以我们需要用C++重构整个算法，甚至直接烧录进FPGA硬件里，实现超低延迟的实时处理。”

　　“不止如此，”

　　夏尔马教授见到跟面前这个高中生的沟通毫无阻碍，语速也不自觉地加快了，“我需要你的算法，能提前预测出量子比特接下来将要发生错误的概率。

　　“你认为，这可行么？”

　　林允宁沉默了片刻，然后抬起头，笃定地说道：

　　“理论上是完全能做到的。

　　“经过训练的LSTM网络，由于它的记忆能力，不仅能解码出量子比特的当前状态，更能‘看到’状态崩溃前的统计学征兆！给出几个纳秒后发生错误的统计分布。

　　“然后，是主动纠错闭环。”

　　林允宁说出了最关键的一步，“我们可以设计一套‘预测-反馈’系统。当模型预测到一个量子比特即将出错时，立即通过控制系统，向它发射一个精确校准的微波脉冲，像一只手，把即将跑偏的量子态，‘推’回正确的轨道。”

　　视频那头，夏尔马教授和里希特教授对视了一眼，都从对方眼中看到了毫不掩饰的震惊。

　　这个构想，已经不是一个简单的算法应用了。

　　这是一个全新的主动量子纠错范式！

　　夏尔马教授激动地一拍手：

　　“林，你愿意加入我们的项目吗？这是一个足以改变世界的研究。”

　　林允宁闻言，心中快速盘算起来。

　　量子计算无疑是未来最重要的领域之一，这个项目极具诱惑力。

　　但‘雅努斯计划’的理论危机尚未解决，石墨烯的相图也需要跟进，现在再开一条新战线，精力上不允许。

　　于是他很直接地说道：

　　“我非常感兴趣，如果有时间的话，会考虑的。”

　　听了这话，里希特教授再次开口，语气变得十分诚恳：

　　“林，我听你的导师韩教授说，你有意向出国读大学。有没有兴趣来苏黎世联邦理工大学？相信届时你可以和我、安雅一同完成很多有趣的课题。

　　“当然，费用的问题你完全不用担心，我会为你争取到最丰厚的奖学金，而且我和安雅的实验室经费非常充足，相信一定能找到办法，解决你所有的生活问题。”

　　林允宁笑了笑，委婉地回答：

　　“非常感谢您的邀请，教授。但我有一些私人原因，需要经常去美国芝加哥，因此只会考虑美国境内的大学。不过，我非常期待在戈登会议上与您见面。”

　　“好吧，那真是遗憾。”

　　里希特教授虽然失望，但还是表达了理解。

　　会议结束，林允宁靠在椅背上，感觉自己的大脑有些超载。

　　一个个宏大的计划在他面前展开，让他感到兴奋，也感到了压力。

　　这段时间的多线作战，虽然硕果累累，但也让他有些应接不暇，甚至没时间去阅读文献和吸收新知识。