AI for Science：物理与人工智能的交汇

周凯教授的主要研究领域为高能核物理，即研究核物质在极端条件下的行为，这对于理解宇宙的起源和物质结构都具有重要意义。周教授的研究方向还包括将人工智能技术应用于物理学，研究者需要掌握深度学习，来探索物质最基本的运动规律。他之前探索了一种将神经网络与物理模型相结合的创新方法，并通过自动微分技术或其他手段进行物理的反向推断。这一新颖的思路在初始阶段便在几个研究项目中取得了成功应用，如重离子碰撞中相变识别，中子星状态方程重建等。但随着研究的深入，当试图直接将这种方法应用于格点场论中谱函数的抽取问题时，周教授团队遭遇了挑战：在更感兴趣的物理情形下计算总是不成功。面对困境，本着对问题本身想要搞清楚的信念，周教授并未轻言放弃，而是亲自又从头进行了计算工作，最后发现问题并非框架本身，而是需要调整谱函数表征方面的思路。在经历了数月的思考和尝试后，他们决定改变神经网络的表征方式。正是这微小的调整带来了关键性的突破，使得项目顺利进行并成功发表。

周教授认为，人工智能正在成为推动科研发展和探索的新引擎，为科研工作者提供了新的工具和方法，提升科研效率，为科学研究带来更多的可能性。

教书育人：培养未来的科学家

在教学方面，周凯教授致力于激发学生的好奇心和探索精神。他认为，教育的目的不仅是传授知识，更是培养学生的创新能力和批判性思维。周教授鼓励学生勇于提出问题，并通过实践和研究来自己寻找答案，来搞清楚一件事情。同时，周教授特别强调了学科交叉的重要性。他认为，物理作为一门基础学科，与材料、能源、生物、计算机、人工智能等多个领域都有着紧密的联系，他鼓励学生们拓宽视野，学习了解不同领域的知识，在老师的引导下学会运用交叉学科的思维，成长为能够适应未来社会需求的复合型人才。而港中大（深圳）拥有开放包容的科研环境和贴合国际前沿的教学方式，可以为各学科的学习和交流提供良好的发展平台，周教授鼓励同学们多参加学校和学院举办的各类研讨会以及学术论坛等活动，与领域内优秀学者交流互动，丰富自己的想法。

周凯教授的故事是一段关于热爱、探索和创新的旅程。他的经历告诉我们，无论面对多少挑战，只要保持对知识的热情和对创新的追求，就能够在科研的道路上不断前进，探索未知的可能。