MEQ-FGE-L

物理注意力 Transformer 加速聚变不稳定性预测

研究人员开发了一个物理注意力 Transformer (PAT) 模型，用于快速预测像 Alcator C-Mod 和 SPARC 这样的聚变反应堆中垂直不稳定性增长率。这种基于 Transformer 的方法在预测标量增长率和扰动环形电流密度空间分布方面，显著优于 FNO2D 和 DeepONet 等其他机器学习模型。PAT 模型在保留数据上实现了低平均绝对误差，并展示了在未来聚变装置中实时控制应用的潜力。