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DIII-D
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New benchmark standardizes offline RL for nuclear fusion plasma control
Researchers have introduced RL4F, a new benchmark designed to standardize the evaluation of offline reinforcement learning for plasma control in nuclear fusion. This benchmark utilizes historical data from the DIII-D to…
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离线强化学习利用历史数据训练托卡马克聚变反应堆控制
研究人员开发了一种离线强化学习方法，用于控制托卡马克（对聚变能源研究至关重要的装置）内的等离子体旋转剖面。该方法仅使用 DIII-D 托卡马克的历史数据进行训练，解决了在没有精确模拟器的情况下控制复杂高维动力学所面临的挑战。所开发的策略利用概率模型进行训练 rollout，在部署到 DIII-D Tokamak 后显示出有希望的结果。