研究人员发现，人工智能设计的晶格公式能大幅提升量子场论模拟的准确性与效率，即便在粗糙计算网格上也不例外。该方法借助受物理定律约束的自定义神经网络，识别晶格“不动点”公式，在不同网格分辨率下维持关键物理特性。这意味着复杂粒子物理模拟可在大幅降低计算成本时运行，还能重现可靠连续物理现象。

量子场论是现代物理学基石，可揭示粒子运动及相互作用。但许多复杂粒子物理问题，只能通过复杂计算机模拟解决。量子场论在计算机构建方式多样，不同方法结果差异大，有的计算上无法使用、不准确或效率低，有的则实用。几十年来，研究人员一直在探寻将量子理论嵌入计算机模拟的最佳方法。如今，维也纳工业大学团队与美国、瑞士团队合作，证明人工智能在此领域能取得巨大进展。

维也纳工业大学理论物理研究所的戴维·穆勒称，在计算机中处理量子场论需离散化，构建四维晶格模拟现象。但映射到离散晶格有自由度，需选能提高计算效率的变体。伯尔尼大学的乌尔斯·温格解释，成功的关键在于不动点方程，能确保某些性质在改变格点分辨率时不变。30 年前人们就尝试调整晶格公式，但参数太多难以实现。此次团队专门开发特殊神经网络，成功利用人工智能在晶格上参数化作用量，开辟了模拟复杂量子场论的新途径。维也纳工业大学的安德烈亚斯·伊普表示：“我们证明，这种方法开辟了一条全新的途径，能够以可控的计算量模拟复杂的量子场论。”