融合物理信息的自监督学习用于多线平行板雪崩计数器校准与位置重建
针对多线平行板雪崩计数器（MWPPAC）传统校准依赖标注数据、难以适应工况变化与设备老化的问题，研究人员提出了一种物理信息自监督学习框架。该框架无需标注的位置测量或专用校准测量，即可联合实现探测器导线校准与粒子相互作用位置的高精度重构，显著提升了科学探测仪器在长期运行中的自适应能力。
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9月25日2026-09-25
9月24日2026-09-24
研究团队推出聚合物性质预测开源基准PolyBench26
针对聚合物性质预测领域缺乏开源、标准化基准且覆盖聚合物结构狭窄的问题，研究团队推出了PolyBench26开源数据集。该基准包含近25万条聚合物性质数据点，涵盖实验测量、密度泛函理论和分子动力学模拟得出的8种物理性质。该数据集支持均聚物、交替共聚物、无规共聚物和嵌段共聚物等多结构类型的四类评估任务，旨在促进机器学习方法在聚合物科学中的规范化评估与对比。
面向气候感知数字孪生的物理信息神经网络稀疏观测大气温度预测
为支持气候感知数字孪生系统，该研究针对热观测数据不完整条件下的短期大气温度预测展开探索。论文评估了一种用于位温预测的物理信息神经网络（PINN），该模型受到气压坐标热力学平流-源方程以及从前12小时拟合且在预测训练前冻结的非绝热源闭合项的物理约束。研究采用三个气压层的逐小时ERA5再分析数据，对模型在1至3个时效步长下的条件后验预测性能进行了验证。
阅读原文 ↗推荐理由：探索将物理信息神经网络（PINN）应用于稀疏观测环境下的气象短期预测，为数字孪生与科学智能计算提供了参考思路。# PINN# 物理信息神经网络# 数字孪生# 气象预测# AI4Science