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AI从平衡数据中学习可转移的3D密度泛函
研究人员开发了一种直接从平衡密度场中学习可转移的三维经典密度泛函的方法。该方法保留了空间对称性和变分一致性，并且在训练时不需要自由能或化学势标签。所学的泛函在不同温度、系统大小和统计系综之间表现出可转移性，能够准确地重现结构因子、状态方程和液-气共存，而无需对这些性质进行显式训练。该方法应用于复杂的3D几何形状，预测了胶体相互作用中的非单调力以及Gyroid孔隙内的吸附等现象，展示了其将微观液体结构与宏观热力学行为联系起来的能力。
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轨道数据中心面临热力学和后勤方面的挑战
在考虑热力学基本原理和发射速率方程时，在轨建立数据中心的可行性备受质疑。分析表明，此类基础设施的能源需求以及与之相关的发射和维护的后勤挑战，使得轨道数据中心成为一项不切实际的举措。
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AI模型HANNA在物理定律内预测液态混合物热力学性质
研究人员开发了一个名为HANNA的新机器学习模型，旨在预测复杂液态混合物的热力学性质。该模型受到物理定律的约束，确保其预测符合基本的热力学原理。HANNA旨在提高预测相平衡和此类混合物整体行为的准确性。
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新原理统一贝叶斯推理、博弈论和热力学
一篇新论文提出了博弈论自由能原理，这是一个统一贝叶斯推理、博弈论和热力学的框架。该原理表明，最小化局部自由能的多智能体系统会隐式地实现随机博弈。研究表明，在某些约束条件下，集体自由能的驻点与近似纳什均衡一致。此外，它通过将合作博弈表示为变分问题，建立了贝叶斯推理与策略互动之间的联系。