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1，人工智能与数学研究 2，三维装箱优化与二维排料优化  3，太阳能红外线部分的使用 4，圆环跳舞与广义相对论视频图解

本文包括了如下几个最近在思考的问题和在做的事情。如果只对其中的某一个感兴趣，可以直接跳到相关的部分。

本文包括了如下几个最近在思考的问题和在做的事情。如果只对其中的某一个感兴趣，可以直接跳到相关的部分。

1，人工智能与数学研究 2，三维装箱优化与二维排料优化 3，太阳能红外线部分的使用 4，圆环跳舞与广义相对论视频图解

  1. 人工智能与数学研究

    随着ChatGPT的火热上线，据说马上会加入到微软搜索引擎Bing中了。对Google的搜素是否是一个巨大的挑战，我们拭目以待。

    但是如何利用人工智能帮助我们做研究和很多的工作，已经日益变成一个需要各行各业认真思考和讨论的问题了。

    是否能结合语言学习和逻辑学习，以及符号主义的人工智能传统，帮助建立逻辑和数学学习和研究的基础。可以参考下面的Math-AI 网站，里面不乏有google、OpenAI、各个高校的研究人员参与研究和讨论。量子芯片如果再能够加持，我们的智力发展的速度也会越来越快，我们会面临如何驾驭这些新的技术带来的挑战，这些新的硅基智能（还包括量子智能）会形成什么样的“意识”，什么样的“伦理观念”，“价值观”等？是否会有自主的观念？这些人工智能和后面生产这些智能的群体，如何规范使用的方法，平衡收益的分配？需要哲学家、伦理学家、社会学家参与建立碳基（人类和各种生物）和硅基（人工智能）共处的基本规则、伦理原则、利益分配原则。


    https://mathai-iclr.github.io/papers/

    https://mathai-iclr.github.io/

    人工智能中的符号主义和联结主义（顾险峰在科学网的博客，中间图像部分有缺失）：

https://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=space&uid=2472277&do=blog&id=962797

人工智能中的联结主义和符号主义 （顾险峰在科技导报微信版，中间图像比较全）

2023年第一天，请查收ChatGPT的年终总结！

https://chat.openai.com/chat

全面了解人工智能之人工智能三大主义

机器学习帮助推理

  1. 三维装箱优化与二维排料优化

物流中一个具体的问题，是离散优化问题。场景还是非常大量使用的，未来还会有些新的问题和场景。

未来的优化目标可能包括：

    1. 最优总体成本

    2. 最小外包装材料

    3. 未来还可能跟路径优化和运载工具装箱优化结合在一起，建立整体的优化目标。

    4. 还可以和循环包装箱结合使用，通过包装材料的循环利用，节省资源消耗。

以下选自网站上的京东赛题：

京东物流-三维装箱（记录）：

京东物流-三维装箱（记录）__WILLPOWER_的博客-CSDN博客_三维连续装箱

下面是杉数科技的拼箱方案：

将问题建模后，可以利用求解器求解，比如Gurobi，国内有晞德软件的约束求解器-SAT、SMT求解器。

还可以考虑强化学习算法，结合一些启发式算法来求解。

类似的模型和算法，也可以用于二维排料问题建模。并将排料和工序结合。美国有家企业做二维排料和CAD/CAM 做得效果很不错，我们需要学习追赶。

SigmaNEST | 套料软件 | CAD/CAM | 自动化

未来类似建筑构型（比如光伏电站）、飞机、轮船、汽车、很多钢结构和建筑结构如何设计、构建、组装，里面会有很多的建模、算法和优化的问题。

下面使用ChatGPT做了尝试，给出的回复里还真包括一个贪心算法的原型。

问题：请给我写出一个三维装箱的优化算法程序

ChatGPT回答：

装箱问题是一类常见的运筹学问题，它的目的是在规定的空间内尽可能多地装入物品，或者在装入尽可能多的物品的情况下尽可能节省空间。在三维装箱问题中，我们需要在一个三维空间内尽可能多地装入不同大小的物品。

这里我们可以使用贪心算法来解决三维装箱问题。贪心算法的思想是在每一步都选择最优的解决方案，从而最终得到全局最优解。

下面是一个基于贪心算法的三维装箱优化程序的示例：

# define the dimensions of the 3D space

space_x = 100

space_y = 100

space_z = 100

# define a list to store the items

items = []

# define a function to add an item to the list

def add_item(x, y, z):

items.append((x, y, z))

# define a function to sort the items by volume

def sort_by_volume():

items.sort(key = lambda item: item[0] * item[1] * item[2], reverse = True)

# define a function to check if an item fits in the space

def fits(x, y, z):

return x <= space_x and y <= space_y and z <= space_z

# define a function to pack the items

def pack():

sort_by_volume() # sort the items by volume

packed_items = [] # list to store the packed items

remaining_space = (space_x, space_y, space_z) # tuple to store the remaining space

for item in items:

if fits(*item, *remaining_space): # check if the item fits in the remaining space

packed_items.append(item) # if it fits, add it to the packed items

remaining_space = (remaining_space[0] - item[0], remaining_space[1] - item[1], remaining_space[2] - item[2]) # update the remaining space

return packed_items

# add some items to the list

add_item(50, 50, 50)

add_item(30, 30, 30)

add_item(20, 20, 20)

  1. 太阳能红外线部分的使用

    如何将太阳光谱中的高能部分和低能（红外）部分的能量都利用起来，

“据研究人员介绍称，这一突出成果来自两个方面的进展。第一个是在不破坏半导体器件的情况下，承受高强光的照射。

“与一些只在低光强度下工作的半导体相比，我们将半导体的尺寸减小了100多倍，”密歇根大学电气和计算机工程研究员、该研究的第一作者Peng Zhou说。，“用我们的技术生产氢气可能会非常便宜。”

第二个是新装置能利用太阳光谱中能量较高的部分来分解水，同时利用光谱中能量较低的部分来提供热量来促进反应。这种“魔力”是由一种半导体催化剂实现的，这种催化剂在利用阳光驱动化学反应时，会随着使用而自我修复，减轻催化剂通常会经历的退化反应。

具体而言，这种催化剂由氮化铟镓纳米结构制成，生长在硅表面。半导体晶片捕获光线，将其转化为自由电子和空穴。纳米结构中布满了直径为1/2000毫米的纳米级金属球，利用这些电子和空穴来帮助引导反应。

面板上有一层简单的绝缘层，将温度保持在75摄氏度的舒适温度，温度足以促进分解反应，同时这个温度也能使半导体催化剂发挥良好作用。在室外版本的实验(阳光和温度难以把控)中，将太阳能转化为氢燃料的效率达到了6.1%。而在室内，该系统的效率达到了9%的效率。

值得一提的是，研究人员指出，除了处理高光强度外，它还可以在通常对半导体不利的高温下更好地工作。高温加速了水的分解过程，额外的热量也促使氢和氧保持分离，而不是重新结合并再次形成水。这两种方法都帮助研究小组收获了更多的氢气。

别只用来发电了 太阳能制氢突破！10倍效率 成本还更低--快科技--科技改变未来 (mydrivers.com)

如何找到合适的半导体和分子马达，建立类似的体系，提高太阳能转换的综合效率。

Solar-to-hydrogen efficiency of more than 9% in photocatalytic water splitting | Nature

https://www.nature.com/articles/s41586-022-05399-1

一位老师对利用红外线的能量的建议：

“红外部分一般就选用gap小的体系，目前的太阳能电池主要是单个p-n结。如果尽可能的利用太阳能，通常做法是采用多结电池，一般选用0.8 eV 和1.5 eV左右的两种材料。当然多结的成本会高，所以商业化的不多

Powering rotary molecular motors with low-intensity near-infrared light：

https://www.science.org/doi/pdf/10.1126/sciadv.abb6165

深度解读2016诺贝尔化学奖：分子马达与纳米火箭

http://www.sinano.cas.cn/kxcb/kpwz/201610/t20161008_4673124.html

曹军威：能源互联网支撑新能源分布式发展

  1. 圆环跳舞与广义相对论视频图解


丘成桐谈几何：从黎曼、爱因斯坦到弦论

本文转载自久章智能微信公众号（原文发布于 2023-01-08），内容保持原貌。扫码关注公众号「久章智能」，第一时间获取系列文章。阅读原文 ↗