2022年12月18日，“机器学习在核科学中的应用”——上海市核学会-计算物理专业委员会、上海市物理学会-粒子物理与核物理专业委员会和上海市系统仿真学会2022年联合学术交流会顺利召开。会议由复旦大学现代物理研究所、中国科学院上海应用物理研究所、国家自然科学基金委-理论物理专款上海核物理理论研究中心和上海市人工智能实验室共同主办，采用线上线下同步形式召开。来自复旦大学、上海交通大学、同济大学、上海工程技术大学、河南师范大学、上海应物所、中科院上海高研院等单位的六十余名专家学者和研究生参加了学术交流。开幕式由上海市核学会-计算物理专业委员会副主任委员、复旦大学现代物理研究所马国亮教授主持。 

开幕式上，上海应物所副所长、上海市核学会-计算物理专业委员会主任委员蔡翔舟研究员致辞。他指出，鉴于机器学习技术在核科学研究中有着越来越广泛的应用，希望通过举办此次交流会来促进上海及周边地区相关领域合作和发展，使更多年轻学者了解机器学习技术，助力解决核科学问题。 

在学术交流环节，来自复旦大学的何万兵、上海应物所的王睿和陈舒宁、上海高研院的怀平和曹喜光、上海交大的杨志栋、同济大学的袁子懿、上海工程技术大学的苏前敏、河南师大的马春旺等专家学者做了精彩的学术报告。报告专业内容丰富，涵盖了神经网络方法求解薛定谔方程、机器学习研究核物理中液气相变、高重频X射线自由电子激光装置的大数据挑战及机器学习应用、基于机器学习的液态熔盐堆中子学分析、机器学习在中低能重离子碰撞中粒子鉴别和稀有事件识别中的应用、智能学习算法在核反应事件分析中的应用综述和未来挑战、利用机器学习研究原子核α衰变、炮弹碎裂反应中余核产生截面的贝叶斯神经网络模型、高能夸克胶子等离子体粘滞性质的贝叶斯分析等机器学习和核物理交叉的不同研究方向。与会专家学者及同学们进行了深入的交流和热烈探讨。 

最后，中国科学院院士、上海市物理学会理事长、上海市核学会副理事长、复旦大学现代物理研究所马余刚教授做会议总结。他指出，机器学习正在被应用到不同的科学前沿领域，已经在生物学、医学、材料等领域带来突破性进展。得益于机器学习对大量复杂高维度深度关联的数据的处理和分析能力，近年来已在核科学多个方向中产生了很多出色的研究成果。发展机器学习与核科学交叉研究契合国家战略需求，有助于将我国核科学推进到世界前列，从而实现弯道超车、提升我国的整体科技水平和保障国家安全。他寄语从事核科学的科研人员，希望不仅能够应用机器学习技术解决核科学问题，而且要创新发展机器学习原理和算法去做更多原创性的研究工作。（上海市核学会 供稿）