现实和仿真之间的差异妨碍了固态量子器件的优化和可扩展性。因材料缺陷不可预测的分布引起的紊乱是现实缺口的主要贡献之一。我们使用物理知识的机器学习来弥合这个差距，特别是使用组合物理模型，深度学习，高斯随机场和贝叶斯推断的方法。该方法使我们能够从电子传输数据推断纳米级电子设备的无序电位。通过验证算法关于AlGAAS / GaAs中的横向定义的量子点设备所需的栅极电压值来验证该推断，以产生与双量子点状态对应的电流特征。

In the Earth's magnetosphere, there are fewer than a dozen dedicated probes beyond low-Earth orbit making in-situ observations at any given time. As a result, we poorly understand its global structure and evolution, the mechanisms of its main activity processes, magnetic storms, and substorms. New Artificial Intelligence (AI) methods, including machine learning, data mining, and data assimilation, as well as new AI-enabled missions will need to be developed to meet this Sparse Data challenge.

We describe a Physics-Informed Neural Network (PINN) that simulates the flow induced by the astronomical tide in a synthetic port channel, with dimensions based on the Santos - S\~ao Vicente - Bertioga Estuarine System. PINN models aim to combine the knowledge of physical systems and data-driven machine learning models. This is done by training a neural network to minimize the residuals of the governing equations in sample points. In this work, our flow is governed by the Navier-Stokes equations with some approximations. There are two main novelties in this paper. First, we design our model to assume that the flow is periodic in time, which is not feasible in conventional simulation methods. Second, we evaluate the benefit of resampling the function evaluation points during training, which has a near zero computational cost and has been verified to improve the final model, especially for small batch sizes. Finally, we discuss some limitations of the approximations used in the Navier-Stokes equations regarding the modeling of turbulence and how it interacts with PINNs.

This white paper lays out a vision of research and development in the field of artificial intelligence for the next decade (and beyond). Its denouement is a cyber-physical ecosystem of natural and synthetic sense-making, in which humans are integral participants$\unicode{x2014}$what we call ''shared intelligence''. This vision is premised on active inference, a formulation of adaptive behavior that can be read as a physics of intelligence, and which inherits from the physics of self-organization. In this context, we understand intelligence as the capacity to accumulate evidence for a generative model of one's sensed world$\unicode{x2014}$also known as self-evidencing. Formally, this corresponds to maximizing (Bayesian) model evidence, via belief updating over several scales: i.e., inference, learning, and model selection. Operationally, this self-evidencing can be realized via (variational) message passing or belief propagation on a factor graph. Crucially, active inference foregrounds an existential imperative of intelligent systems; namely, curiosity or the resolution of uncertainty. This same imperative underwrites belief sharing in ensembles of agents, in which certain aspects (i.e., factors) of each agent's generative world model provide a common ground or frame of reference. Active inference plays a foundational role in this ecology of belief sharing$\unicode{x2014}$leading to a formal account of collective intelligence that rests on shared narratives and goals. We also consider the kinds of communication protocols that must be developed to enable such an ecosystem of intelligences and motivate the development of a shared hyper-spatial modeling language and transaction protocol, as a first$\unicode{x2014}$and key$\unicode{x2014}$step towards such an ecology.

赤道等离子体气泡（EPB）是低密度血浆的羽毛，它们从F层的底部升至Exosphere。 EPB是无线电波闪烁的已知原因，可以降低与航天器的通信。我们构建了一个随机的森林回归剂，以预测和预测IBI处理器在船上检测到的EPB [0-1]的可能性。我们使用从2014年到2021年的8年群数据，并将数据从时间序列转换为5维空间，该空间包括纬度，经度，MLT，年份和年度。我们还增加了KP，F10.7厘米和太阳风速。关于地理位置，当地时间，季节和太阳活动的EPB的观察主要与现有工作一致，而链接的地磁活动尚不清楚。该预测的精度为88％，并且在EPB特异性时空尺度上的性能很好。这证明了XGBoost方法能够成功捕获群EPB的气候和每日变异性。由于电离层内的局部和随机特征，捕获每日方差长期以来一直逃避研究人员。我们利用Shapley值来解释该模型并深入了解EPB的物理学。我们发现，随着太阳能速度的增加，EPB的概率降低。我们还确定了EPB概率周围的尖峰。这两个见解直接源自XGBoost和Shapley技术。

步态冻结（FOG）是帕金森氏病的最常见症状之一，这是中枢神经系统的神经退行性疾病，影响了世界各地数百万的人。为了满足提高雾的治疗质量的紧迫需求，设计雾计算机辅助检测和量化工具的需求越来越重要。作为一种用于收集运动模式的非侵入性技术，从压力敏感步态垫中获得的脚步压力序列为评估诊所和家庭环境中的雾气提供了绝佳的机会。在这项研究中，提出了雾检测为一项顺序建模任务，并提出了一种新颖的深度学习结构，即对对抗性时空网络（ASTN），提出了跨多个级别的雾模式。引入了一种新型的对抗训练方案，并具有多级主题鉴别器，以获得独立的雾代表示，这有助于降低由于高主体间方差而导致的过度拟合风险。结果，对于看不见的受试者，可以实现强大的雾检测。拟议的计划还阐明了从其他场景中改善主题级临床研究，因为它可以与许多现有的深层建筑集成在一起。据我们所知，这是基于脚步压力的雾检测的最早研究之一，利用ASTN的方法是追求独立于主题的表示形式的第一个深神经网络架构。从21名受试者收集的393次试验的实验结果表明，AUC 0.85的雾检测提出的ASTN表现令人鼓舞。

单细胞RNA-seq数据集的大小和复杂性正在增长，从而可以研究各种生物/临床环境中的细胞组成变化。可扩展的降低性降低技术需要消除它们的生物学变异，同时考虑技术和生物混杂因素。在这项工作中，我们扩展了一种流行的概率非线性维度降低的方法，即高斯过程潜在变量模型，以扩展到大量的单细胞数据集，同时明确考虑技术和生物混杂因素。关键思想是使用增强的内核，该内核可以保留下限的可分式性，从而允许快速随机变化推断。我们证明了其在Kumasaka等人中重建先天免疫的潜在潜在签名的能力。 （2021）训练时间较低9倍。我们进一步分析了一个共同数据集并在130个人群中证明了该框架，该框架可以在捕获可解释的感染签名的同时进行数据集成。具体而言，我们探讨了互联的严重程度，作为优化患者分层并捕获疾病特异性基因表达的潜在维度。

开发有效的自动分类器将真实来源与工件分开，对于宽场光学调查的瞬时随访至关重要。在图像差异过程之后，从减法伪像的瞬态检测鉴定是此类分类器的关键步骤，称为真实 - 博格斯分类问题。我们将自我监督的机器学习模型，深入的自组织地图（DESOM）应用于这个“真实的模拟”分类问题。 DESOM结合了自动编码器和一个自组织图以执行聚类，以根据其维度降低的表示形式来区分真实和虚假的检测。我们使用32x32归一化检测缩略图作为底部的输入。我们展示了不同的模型训练方法，并发现我们的最佳DESOM分类器显示出6.6％的检测率，假阳性率为1.5％。 Desom提供了一种更细微的方法来微调决策边界，以确定与其他类型的分类器（例如在神经网络或决策树上构建的）结合使用时可能进行的实际检测。我们还讨论了DESOM及其局限性的其他潜在用法。

通用数据模型解决了标准化电子健康记录（EHR）数据的许多挑战，但无法将其集成深度表型所需的资源。开放的生物学和生物医学本体论（OBO）铸造本体论提供了可用于生物学知识的语义计算表示，并能够整合多种生物医学数据。但是，将EHR数据映射到OBO Foundry本体论需要大量的手动策展和域专业知识。我们介绍了一个框架，用于将观察性医学成果合作伙伴关系（OMOP）标准词汇介绍给OBO铸造本体。使用此框架，我们制作了92,367条条件，8,615种药物成分和10,673个测量结果的映射。域专家验证了映射准确性，并且在24家医院进行检查时，映射覆盖了99％的条件和药物成分和68％的测量结果。最后，我们证明OMOP2OBO映射可以帮助系统地识别可能受益于基因检测的未诊断罕见病患者。

ICECUBE是一种用于检测1 GEV和1 PEV之间大气和天体中微子的光学传感器的立方公斤阵列，该阵列已部署1.45 km至2.45 km的南极的冰盖表面以下1.45 km至2.45 km。来自ICE探测器的事件的分类和重建在ICeCube数据分析中起着核心作用。重建和分类事件是一个挑战，这是由于探测器的几何形状，不均匀的散射和冰中光的吸收，并且低于100 GEV的光，每个事件产生的信号光子数量相对较少。为了应对这一挑战，可以将ICECUBE事件表示为点云图形，并将图形神经网络（GNN）作为分类和重建方法。 GNN能够将中微子事件与宇宙射线背景区分开，对不同的中微子事件类型进行分类，并重建沉积的能量，方向和相互作用顶点。基于仿真，我们提供了1-100 GEV能量范围的比较与当前ICECUBE分析中使用的当前最新最大似然技术，包括已知系统不确定性的影响。对于中微子事件分类，与当前的IceCube方法相比，GNN以固定的假阳性速率（FPR）提高了信号效率的18％。另外，GNN在固定信号效率下将FPR的降低超过8（低于半百分比）。对于能源，方向和相互作用顶点的重建，与当前最大似然技术相比，分辨率平均提高了13％-20％。当在GPU上运行时，GNN能够以几乎是2.7 kHz的中位数ICECUBE触发速率的速率处理ICECUBE事件，这打开了在在线搜索瞬态事件中使用低能量中微子的可能性。