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利用以上方法得到的往往只是一个很小区域内的磁场信息，并且是零星观测。对于太阳物理研究来说，获得日冕全局性磁场并对其进行常规测量非常重要。日冕中存在很多波动，如同借助地震波能够获得地球内部的信息，通过分析日冕中的波动，人们也能得到包括磁场在内的日冕物理性质，这种方法被称为“冕震方法”。
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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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