4月8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”第一千六百三十四讲在长安校区举行。国家级海外高层次人才计划入选者，香港中文大学（深圳）周凯教授应邀来校，为师生做了题为“深度学习在高能核物理中的应用”的报告。我院相关专业师生代表参加了报告会。

报告中，周凯教授首先分享了深度学习在高能核物理中的相关应用。当下高能核物理中一个非常热门的领域是研究QCD（量子色动力学）物质的相图结构和相变，相对论重离子碰撞是地球上有望可控研究QCD相变的唯一途径，而通过比较实验数据与理论模型计算来研究和界定所关注的碰撞中发生的相变的动力学属性，发现实验中的多个未定因素会对结论产生不同的影响，因此如何提取相关信息是重离子碰撞领域的极大挑战。随后，周凯老师详细介绍了由机器学习方法抽取从末态观测量到QCD相变鲁棒的映射，并展示了其它几个相关核物理中反问题的深度学习求解示例。

报告结束后，会与师生积极与周凯教授交流讨论，现场氛围活跃，周凯教授详细充分的阐释了自己对所提问题的见解与研究方法。本次报告对师生们的研究和学术具有积极的推动作用。

周凯教授进行讲座

会场

报告人简介：

周凯，香港中文大学（深圳）理工学院教授，国家级海外高层次青年人才计划入选者。先后于西安交通大学和清华大学物理系获得理学学士和博士学位。此后，于德国法兰克福歌德大学理论物理研究所（ITP）任博士后研究员。自2017年7月起，于法兰克福高等研究院（FIAS）担任研究员及团队负责人，领导“Deepthinkers”小组进行AI for Science研究项目。2023年底，加入香港中文大学（深圳）理工学院。在AI for Science领域拥有广泛的兴趣，主要从事将机器学习算法引入高能核物理、统计物理、能源、应用导向等多元化领域。他致力于推动物理学研究与现代计算范式，如人工智能（特别是机器学习）的融合，同时也致力于以物理学知识为灵感来促进计算技术的进一步发展。目前在国内外SCI期刊发表学术论文40余篇。