6月11日，由我校科技处、科协主办，物理学院、现代物理所、光子所承办的“西北大学创新论坛”第二千二百三十九讲在长安校区举行。香港中文大学（深圳校区）尹伊副教授应邀来校，为师生做了题为“Statistical AI Models and QCD Matter”的报告，我院相关专业师生代表参加了报告会。

报告中，尹伊副教授首先介绍了如何借助物理系统的伊辛模型构建玻尔兹曼机，并通过调节模型参数来构造配分函数，建立其与图像系统之间的对应关系。随后，他分享了其课题组的近期工作：采用受限玻尔兹曼机（RBM）—一种包含隐藏自旋的广义伊辛模型—对物理系统的状态方程进行参数化。RBM通过可见自旋与隐藏自旋之间的耦合，天然编码了多体关联效应，并可通过线性变换映射到物理体系的配分函数，从而将热力学状态方程的参数归结为少数几个具有明确物理意义的耦合系数，该模型在描述经典气体、硬球势气体、玻色气体及费米气体等体系的热力学行为方面所具有的极强表达能力。

在交流环节，与会师生围绕受限玻尔兹曼机参数化与伊辛普适类的关系、隐藏自旋的热力学含义、以及该方法在临界点搜寻和动力学演化中的具体实现等问题，与尹伊副教授进行了深入交流。本次报告内容前沿、视角新颖，展示了人工智能与核物理在形式理论层面的深度交叉融合，为QCD相图研究和非常规物态参数化提供了崭新的思路。

尹伊副教授进行讲座

会场

报告人简介：

尹伊，香港中文大学（深圳校区）副教授。2014年于美国伊利诺伊大学芝加哥分校获得博士学位，之后在布鲁克海文国家实验室（BNL，2014–2016）和麻省理工学院理论物理中心（MIT，2016–2019）；曾任中国科学院近代物理研究所（兰州）夸克物质研究中心研究员、副主任（2019–2024）。研究兴趣广泛涵盖理论物理多个方向，重点关注极端条件下（如夸克物质）的物相研究，以及人工智能模型与相图和非平衡动力学之间的深层联系。在PRL/JHEP/PRD/PRC/PLB等国际期刊发表学术论文60余篇。