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tokamak
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新的“方程重构”方法改进了用于聚变模拟的偏微分方程算子学习
研究人员开发了一种名为“方程重构”的新方法，以改进参数化偏微分方程（PDE）解算子学习。该技术将问题重新表述为学习单个规范算子，参数引起的变异被解析推导并吸收到有效源中。这种方法允许跨新参数范围进行零样本预测，通过将稀疏数据集整合到共享表示中来提高数据效率，并为推理失败提供内部警告信号。该方法已成功应用于核聚变的高保真托卡马克模拟，统一了四个设备几何形状的电子温度数据。
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人工智能模型预测和控制实时聚变等离子体行为
研究人员正在开发人工智能模型，以实时预测和控制聚变等离子体的行为。这些模型旨在优化实现稳定聚变反应的过程，这对于开发清洁能源至关重要。该项目利用机器学习技术分析复杂的等离子体动力学并实现精确操控。