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編輯：英智

【新智元導讀】25年前，10歲的Rose Yu收到一臺改變命運的電腦，從玩游戲到成為AI領域的領軍人物，她如何用物理學與深度學習破解交通、颶風和核聚變的難題？跟隨她的腳步，揭秘一位天才科學家的開掛人生！

10歲那年，Rose Yu收到一份改變命運的生日禮物——一臺電腦。

在25年前，電腦在中國可是稀罕物。這份來自叔叔的禮物，從此開啟了她開掛般的人生！

Rose Yu在加州大學圣地亞哥分校，俯瞰著拉霍亞海岸，她致力于構建能用物理學原理解決實際問題的神經網絡

最開始，Yu用它玩電腦游戲，到了中學時期，她獲得了網頁設計獎。

大學時期，她在浙江大學主修計算機科學，在校期間因創新研究獲獎。

后來，她選擇到南加州大學（USC）讀博，部分原因是她在美國唯一的親友——那位叔叔，當時在附近的噴氣推進實驗室工作。

2017年，Yu獲得博士學位，并榮獲最佳博士論文獎。

最近一次獲獎是今年1月，美國總統拜登親自授予她總統早期職業獎。

Yu現為加州大學圣地亞哥分校（UCSD）副教授，是「物理引導深度學習」領域的領軍人物，多年來致力于將物理知識融入神經網絡。

她用流體動力學原理改進了交通預測，通過加速湍流模擬，加深了對颶風的理解，甚至設計了一些工具來預測新冠肺炎（Covid-19）的傳播。

她夢想部署一套稱之為「AI科學家」的數字實驗室助手。

基于物理學原理，人類研究員與AI助手的合作，有望催生全新的科學見解。

在她看來，整合這些「助手」的信息，或許是加速科學發現進程的最佳途徑。

堵車催生的靈感

讀研時，Rose Yu被洛杉磯的堵車折磨瘋了！

學校門口兩條高速公路交匯，每次出門都像「渡劫」。

2016年，她突發奇想：深度學習能識別圖片，能否預測動態的交通？

當時，深度學習正火，它通過多層神經網絡從數據中挖掘規律，圖像分類成果顯著。

她把車流想象成水流，在模型中，道路上的車流就好比流體在平面上流動，遵循流體動力學規律。

最大的創新是引入圖論的概念，把交通視為一張「圖」。

監測道路交通狀況的傳感器是「節點」，傳感器之間的道路及距離構成了「邊」。

借助這張圖，可以獲取某個時刻整個路網的即時狀況，包括每個位置車輛的平均速度。

把每隔5分鐘生成的圖組合起來，就能清晰看到交通的變化趨勢，對交通狀況進行預測。

靠著導師Cyrus Shahabi積累的海量數據，她的模型把交通預測時長從15分鐘延長到1小時！

2018年，谷歌地圖直接采用了她的代碼，還邀請她當訪問研究員。

給颶風「算卦」

解決了堵車難題，她又盯上了氣候領域的硬骨頭——湍流預測。

2018年，Yu在Lawrence Berkeley國家實驗室做做了一次演講，和那里的科學家們進行了交流，明確了這個問題。

湍流就是水流、氣流里那些復雜的漩渦，小到咖啡攪拌的漩渦，大到海洋中的風暴，都和它有關。

用傳統Navier-Stokes方程預測湍流，計算速度慢得像蝸牛，這也是為什么颶風難以精準預報。

Yu用最佳數值模擬訓練的深度神經網絡，學習這些模擬。

模型效果驚人：二維場景下預測速度快了20倍，三維場景直接快了1000倍！

未來預警颶風可能要用她的湍流預測算法了。

湍流幾乎無處不在：血液里的湍流會引發中風，無人機螺旋槳的湍流會讓飛機搖晃。

Yu在加州理工學院（CIT）做博士后時，曾與他人合作撰寫了一篇研究無人機穩定性的論文。

團隊用神經網絡來模擬湍流，從而更好地控制無人機的起飛和降落。

1億攝氏度左右的高溫下，等離子體內會產生各種湍流。高溫等離子體里的湍流，是核聚變的關鍵。

Yu目前正在開發一種深度學習模型，能夠在瞬間預測等離子體的行為。

AI科學家

Rose Yu還有個更大膽的想法：打造「AI科學家」。

她的團隊開發的AI，已經能自動發現物理規律，如光速恒定的洛倫茲對稱性、物體旋轉不變的旋轉對稱性。

更牛的是，這些全是靠AI自己悟出來的！

AI還有潛力發現目前物理學中未知的新對稱性，這將是一個巨大的突破。

她所設想的「AI科學家」不是單一的神經網絡，而是程序的組合，用來輔助科學家做出新發現。

比如天氣預報、分析全球變暖的原因，研究疫苗接種政策對疾病傳播的影響。

現在，她的團隊正開發更強大的基礎模型，能處理數字、文本、圖像、視頻等多種數據。

也許幾年后，科研人員就能用它快速分析數據、提出假設，把更多精力留給腦洞大開的創造性工作。

不過她也強調：AI永遠是助手，不是替代者。

「我們的目標是讓AI幫忙干雜活，人類的創造力才是無可替代的！」

Rose Yu（虞琦）

Rose Yu是加州大學圣地亞哥分校（UC San Diego）計算機科學與工程系副教授。她是AI團隊的核心成員，同時在Hal?c?o?lu數據科學研究所任職。

她的研究興趣主要在機器學習，尤其是大規模時空數據的處理與分析，她對AI推動科學發現有極大的熱情。

她曾榮獲美國總統青年科學家與工程師獎（PECASE），還曾獲DARPA青年教師獎、歐洲早期科學與工程獎（ECASE）、美國國家科學基金會（NSF）杰出青年獎、赫爾曼獎學金，以及摩根大通、Meta、谷歌、亞馬遜和Adobe等企業頒發的教師獎。

Yu多次獲得最佳論文獎，曾獲南加州大學（USC）最佳博士論文獎。她還被《麻省理工科技評論》評為35歲以下AI領域創新者。

參考資料：

https://www.quantamagazine.org/improving-deep-learning-with-a-little-help-from-physics-20250423/