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十分钟后，屏幕上弹出了一个分类准确率。
53.2%
这个准确率，和闭着眼睛瞎猜也没什么区别。
实验室里一片安静。
高翔脸上的期待迅速褪去，最终化为一声无奈的叹息。
他摘下眼镜，用力揉了揉眉心，声音里带着实验人特有的疲惫:
“唉，我就知道没这么简单。
机器学习这东西，在咱们这种小样本、高维度的材料科学里，可能真的不适用。”
他并没有抱怨，失败是科研的常态，他早已习惯。
林允宁却没说话，只是盯着屏幕上的混淆矩阵。
那上面显示，模型能轻易地区分出“好”
和“差”
的样品，却在“中等”
和“良好”
这两个最关键的区间，错得一塌糊涂。
为什么总在这两个区间犯错?
林允宁修长的手指轻轻敲击着桌面，很快有了结论。
从XRD图谱上看，这两个区间区别不大，峰型和峰位确实很像。
但神经网络只看到了相似性，却不知道实现两者的工艺参数，比如功率和气压，在物理意义上天差地别。
换句话说，问题不出在神经网络本身，而在于他给的“信息”
不够。
“高师兄，”
林允愈抬起头，“我们得教它物理。
“教它物理?”
高翔没听懂。
“对。
它现在只会看，不会“理解”
。”
林允宁指着屏幕，“我们得把溅射功率、气压这些工艺参数，不是作为普通数据，而是作为强约束的‘物理规则”
，强行写进模型里。
让它知道，功率提高1瓦，和气压改变1帕，对最终晶体结构的影响是完全不同的。”
一个全新的混合模型框架??“物理信息神经网络”
PINN，在他脑中成型。
【注入模拟时长:50小时!】
【模拟科研启动......】
【第15小时，你正在重构算法。
你尝试将描述原子扩散和成核过程的Arrhenius方程，作为一个惩罚项，加入到神经网络的损失函数中。
任何不符合该物理规律的参数预测，都会受到巨大惩罚。
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