[
    {
        "id": "osp-14969",
        "type": "article-journal",
        "title": "التعلم الآلي يلتقي فيزياء الطاقات العالية النووية: من التعرف على الأنماط إلى الاكتشاف المتكامل مع الفيزياء",
        "author": [
            {
                "family": "Chen",
                "given": "Xun"
            },
            {
                "family": "Ke",
                "given": "Weiyao"
            },
            {
                "family": "Ma",
                "given": "Yu-Gang"
            },
            {
                "family": "Pang",
                "given": "Long-Gang"
            },
            {
                "family": "Zhou",
                "given": "Kai"
            }
        ],
        "URL": "https://omanscience.com/ar/articles/machine-learning-meets-high-energy-nuclear-physics-from-pattern-recognition-to-physics-integrated-discovery",
        "language": "en",
        "issued": {
            "date-parts": [
                [
                    2026
                ]
            ]
        },
        "abstract": "دخل تعلم الآلة في فيزياء الطاقة النووية العالية (HENP) مرحلة جديدة، يُدمج فيها المعرفة الفيزيائية بصورة أكثر مباشرة في تحليل البيانات والمحاكاة والاستدلال الفيزيائي. وتركز هذه المراجعة المصغّرة على التطورات التي نضجت خلال السنوات القليلة الماضية. فبينما ركزت التطبيقات المبكرة على تصنيف الأحداث والتعرف على الأنماط ونماذج بديلة لمقادير مختارة، تحول العمل الأحدث نحو سير عمل مدمج مع الفيزياء: كالاستخلاص البايزي المعايَر لخصائص مادة QCD، والاستدلال على معادلة حالة المادة الكثيفة من بيانات تصادم الأيونات الثقيلة والنجوم النيوترونية، والنمذجة التوليدية للأحداث، وفك التشابك العصبي للإشارات الفيزيائية الضعيفة، والحلول العكسية القابلة للتفاضل، ومعاينات الحقول الشبكية المتكافئة مع القياس والقائمة على الانتشار، والإعادة العصبية لدوال النماذج في QCD الهولوغرافية. ونستعرض التطبيقات الحديثة لتعلم الآلة في تصادمات الأيونات الثقيلة، وفيزياء النجوم النيوترونية، ونظرية الحقل الكمومي على الشبكة، وQCD الهولوغرافية أو المستمرة. ولا يتركز التأكيد على بنى تعلم الآلة وحدها، بل على كيفية دخولها في سير عمل فيزيائي ملموس، وكيفية فرض القيود الفيزيائية كالتماثلات وقوانين الحفظ والسببية والاستقرار الحراري والطوبولوجيا، وكيف يحدد تحديد اللايقين والتحقق ما إذا كانت النتيجة المدعومة بالذكاء الاصطناعي قادرة على دعم استنتاج فيزيائي موثوق."
    }
]