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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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针对这一问题，复旦团队提出了一种创新的嵌入式负载型催化剂设计方案，显著提升了OER反应的效率和催化活性，同时减少了铱的使用量。“形象来说，负载型催化剂看上去就像我们早餐吃的麻球，‘麻球’表面的‘芝麻’就是氧化铱，正是这些‘芝麻’在发挥催化作用。”张波说，这种结构会导致一个问题——电解水制氢过程中会产生大量气泡，不断冲刷催化剂，导致“芝麻”易脱落。
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