AI重塑高能物理：美国创世纪计划首批项目如何突破计算瓶颈？
自2025年11月美国白宫公布创世纪计划以来，这一融合人工智能、超级计算、量子系统和先进科学仪器的宏大科研计划，正加速推动能源、科学发现和国家安全领域的突破。2026年7月，该计划正式进入大规模项目执行阶段，美国能源部从超过5000份申请中遴选出278个第一阶段项目，涉及342家机构，包括国家实验室、大学、企业和非营利组织。这些项目覆盖能源、材料、生物技术、量子科学、粒子物理和先进制造等多个领域，AI被精准部署到各学科最关键的瓶颈环节。近期，多所美国大学陆续公布获奖项目细节，为我们揭示了这场科研变革的具体路径。以下选取三个典型案例进行深度解析。
加速计算：破解粒子物理的模拟瓶颈
在俄勒冈大学，物理学家Stephanie Majewski领导的团队获得了66.2万美元的第一阶段资助，专注于解决大型强子对撞机（LHC）中一个长期困扰粒子物理学家的核心问题：Monte Carlo事件生成。
理解这一项目，需先了解LHC的工作原理。质子在对撞机中被加速至极高能量后发生碰撞，科学家需要分析碰撞产物。但实验数据本身并不足以直接得出结论，研究人员必须借助理论模型模拟大量可能的碰撞事件，再将模拟结果与真实探测器数据比对。这一过程依赖Monte Carlo方法，即通过随机采样生成海量模拟事件。然而，每次碰撞产生的数据量巨大，模拟这些碰撞同样消耗惊人的计算资源，使得Monte Carlo事件生成成为连接碰撞数据与新物理发现之间的关键瓶颈。
Majewski团队提出的MANGO项目（Monte Carlo Acceleration via Normalizing Flows using GPU Optimization）旨在重新设计事件生成流程，同时提升生成速度和准确性。该方法基于规范化流（Normalizing Flows）技术，并针对GPU环境进行优化，且设计为兼容CPU和GPU，避免对特定硬件厂商的依赖。对于粒子物理领域，这一改进的意义远超节省电费：模拟成本的降低意味着研究人员能生成更多事件、测试更多理论假设，或将计算资源集中于更复杂的物理问题。
领悟等离子体的规律：从实验室到宇宙尺度
如果说MANGO解决的是“算得更快”，那么埃默里大学的项目则迈向更深层次：让AI从复杂的等离子体运动中直接发现人类尚未总结的物理规律。
物理学家Justin Burton和Ilya Nemenman领导的团队，计划利用AI研究等离子体的流体动力学，研究尺度从实验室中的小型粒子系统（约2000个粒子）延伸至宇宙中的极端天体环境，如超新星爆炸和伽马射线暴。传统方法通常需分别处理不同尺度的问题，而该团队希望训练一种能跨尺度分析等离子体动力学的AI工具。其最终目标并非单纯预测实验结果，而是寻找类似理想气体定律的高层次规律，用以描述更复杂的等离子体系统。
这一方向已有前奏。Burton和Nemenman此前曾利用AI研究实验室中的尘埃等离子体，发现了此前未被注意到的物理现象，该工作荣获美国国家科学院2025年Cozzarelli Prize。这一成果证明了AI在科学发现中的潜力，也为当前项目奠定了基础。
高能物理模拟与分析：AI智能体的自主操作
阿拉巴马大学获选的项目聚焦于利用AI智能体进行高能物理模拟与分析操作。传统AI科研工具通常由科学家提出问题，AI完成特定任务后，科学家再继续下一步，例如生成模拟数据、识别异常事件或分类实验数据。而阿拉巴马大学的粒子物理团队此前已探索HEPTAPO D等Agentic AI框架，使AI智能体能够组织多步骤任务，并调用专门的计算工具完成理论和模拟工作。
创世纪计划为这一方向提供了更广阔的舞台。高能物理本身非常适合智能体发挥作用：模拟、理论计算、数据处理、实验分析等环节均拥有复杂的软件工具和成熟的计算基础设施。阿拉巴马大学与欧洲核子研究中心（CERN）合作的紧凑型μ子环流实验（CMS）是典型应用场景。2025年，该团队开发了一个试点框架，将大型语言模型应用于粒子理论研究，现已成为创世纪项目的骨干。团队计划将现有原型扩展为智能且自主的工具，自动化处理CMS产生的海量数据，并最终将方法推广至其他数据密集型学科，提升国家科研生产力。阿拉巴马大学将作为与费米实验室联合项目的牵头机构，谷歌和英伟达也将提供额外支持。
创世纪计划的第一幕：从项目到范式
第一阶段奖项的目标是识别迈向变革性科学能力的有前景路径，并为未来投资和规模化奠定基础。项目团队将设计和演示将AI与科学研究整合的工作流程，同时严格评估这些方法是否能加速发现、提升预测能力、增强实验或产生新的科学见解。获奖者将获得任务平台的访问权限，包括行业合作伙伴提供的AI框架、先进AI模型和软件，以及能源部国家实验室和合作设施的高性能计算资源。
从这三个案例可以看出，创世纪计划并非简单地将AI应用于现有流程，而是试图重新定义科研工作流。在粒子物理中，AI不仅加速模拟，还可能发现新规律；在等离子体研究中，AI从数据中提炼普适原理；在高能物理分析中，AI智能体自主执行复杂任务。这些探索预示着AI将成为未来科学发现的核心驱动力，而创世纪计划正是这一变革的试验场。随着更多项目的推进，我们有望看到AI在科学领域带来更多突破性进展。