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在网络攻击检测和化学过程的弹性控制中，物理信息的机器学习
随着物联网（IoT）设备，云计算和其他数字技术的整合到化学过程中，网络攻击的复杂性和隐身性已增加。为了减轻传感器网络攻击在化学过程中的影响，这项工作提出了一个框架，该框架开发了基于物理学的机器学习（PIML）基于基于物理的检测器和弹性控制器，以改善网络攻击下非线性系统的闭环性能。PIML检测器是通过定制的损失函数构建的，该损失函数将网络攻击的领域知识集成到训练过程中。此外，在检测攻击后，开发了知识引导的扩展卡尔曼滤波器，以提供估计的弹性控制状态，以便在用冗余传感器替换之前。一个化学过程示例用于说明提出的基于PIML的检测和弹性控制方法处理网络攻击的应用。
基于海森堡不确定性的量子启发机器学习
量子计算是一个前沿领域，它利用量子力学原理执行远远超出传统计算机能力的计算。量子计算机利用量子比特，量子比特可以同时存在于多个状态（叠加）中，并通过量子纠缠相互连接。这允许以前所未有的规模进行并行处理，有可能彻底改变密码学、优化和材料科学等领域。物理信息机器学习 (PIML) 将物理定律和原理集成到机器学习模型中，以增强预测能力并提高泛化能力。通过结合量子力学、流体动力学或热力学等领域的约束，PIML 确保模型遵循已知的物理现象，使其在科学计算、工程和环境建模等应用中更加稳健和可解释。量子机器智能的激烈争论可以概括为三个主要方向：
桥接数值模型和机器之间的缝隙...
许多地下流动应用涉及对物理定律充分了解的组成部分，以及在物理定律了解不足或不适用的其他组件中。数值建模在前者方面擅长于以前的机器学习（ML）在后者方面的插值数据，但是两种方法都无法同时解决这些组件。现有的ML方法（通常称为具有物理信息的ML或PIML）同时处理这些类型的组件是对标准ML方法的较小调整（例如，PIML可能会使用物理数据进行训练或损失功能来鼓励ML遵守ML，而无需任何准确保证方程式）。调整黑盒ML模型在根本上受到限制，因为“大数据没有解释自身” - 在模型中意味着，可解释的结构是提高可预测性，使人类理解和最大化小数据影响的必要性。我们展示了可区分的编程（DP）如何使我们能够使用可训练的ML融合值得信赖的数值建模，从而增强了用于物理模型开发，倒数分析和机器学习的工作流程。
永久ESG澳大利亚共享筛查过程
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IIT-物理信息的机器学习作为强大的工具... 机器学习 - 增强的单光子检测器 DM 630/Fondazione链接-6G移动网络... 跨任务可转移有效的学习，... AI驱动的网络安全评估汽车 Bando Unico A.A. 2025/2026 Erasmus+/合作伙伴... DM630 unina/Captop SRL Borse Scudo 在AI ... 中设计包容性和参与过程 det-影响：定量光声成像和... Eni Young人才奖 - 气候变化对水的影响... Borse Scudo 储能系统：多尺度建模和升级 材料科学技术-40季节 Borse Scudo eni-对辐射效应的实验研究... Borse Scudo -DM 630/Yanmar R＆D Europe Srl
该项目旨在将ML工具专门用于静电相互作用，以便在几种应用中加速计算，从经典分子动力学（MD）到隐式溶剂（IS）模型。尤其重要。可以通过显式溶剂MD或通过IS模型来计算它们，例如Poisson-Boltzmann方程（PBE），椭圆形偏微分方程。pbe很好地描述了复杂几何形状中的静电。在存在离子的情况下，溶剂的行为可以用不同程度的准确性描述，这不可避免地反映了计算成本以及处理大型系统的可行性。如今，由于最现代的实验技术（例如Cryo-Em），这些方法的结构数据量和大小巨大，因此正在经历重大的复兴，这对明确的溶剂造型构成了巨大的挑战。尤其是由于其固有的远距离效应，静电是巨大的计算挑战。在该项目中，我们旨在建立和巩固新的理论和模拟方法，在这些方法中，PIML技术可以提高静电计算，还利用了非平衡统计机制领域的最新数学发展，以及响应理论。