Fabian Paischer

GyroSwin：AI模型加速聚变等离子体湍流模拟

研究人员开发了GyroSwin，一种新颖的5D神经网络代理模型，用于模拟核聚变反应堆中复杂的等离子体湍流。该模型扩展了分层视觉Transformer以处理5D数据，并结合了交叉注意力和模式分离技术，以准确捕捉湍流热输运现象。GyroSwin在预测热通量方面显著优于现有的简化数值模型，并将陀螺动力学模拟的计算成本降低了三个数量级，同时保持了物理可验证性并显示出有希望的可扩展性。