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2019年，哈佛大学与普林斯顿等离子体物理实验室的研究团队，使用在美国运行的DIII—D托卡马克装置上训练出的深度神经网络模型，以超过90%的正确率预警了JET装置的破裂事件。2022年，谷歌旗下DeepMind团队与瑞士联邦理工学院合作使用强化学习智能体在TCV托卡马克上实现了限制器、常规偏滤器、先进偏滤器甚至双环等离子体位形的控制。2024年，韩国中央大学与普林斯顿等离子体物理实验室的研究团队使用深度学习方法，在KSTAR与DIII—D托卡马克上成功预测了撕裂模不稳定性的增长概率，并结合强化学习算法，在提升等离子体比压的同时对撕裂模增长概率进行控制。
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科技日报北京2月5日电 （记者张佳欣）美国麻省理工学院和哈佛大学的物理学家首次在“魔角”石墨烯中直接测量了超流刚度。超流刚度是衡量材料超导性的一个关键指标。这是科学家首次在二维材料中直接测得超流刚度，意味着人们朝着理解这种材料的非凡特性迈出了一大步。相关研究结果5日发表在《自然》杂志上。
澳门内部传真六年老玩家来自美国哈佛大学、麻省理工学院和QuEra计算公司的团队，以及谷歌量子AI团队，分别展示了有效的量子纠错技术。前者在一个拥有48个逻辑量子比特的原子处理器上进行演示；而后者则在超导芯片中实现了低于表面码阈值的量子纠错。为了使量子计算机能够成为实用的问题解决工具，有效地纠错至关重要。这两个团队通过使用截然不同的系统展示他们的量子纠错方法，意味着量子计算机向实用化迈出了重要一步。
