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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。
香港马内部免费全年资料大全4月29日至5月1日，自主武器国际会议在奥地利首都维也纳召开，来自140余个国家和地区以及联合国、非政府组织和研究机构的1000余名官员出席。此次会议以“站在十字路口的人类：自主武器系统和监管的挑战”为主题，聚焦人工智能（AI）与军事技术结合相关话题，尤其是由AI增强和支持的自主武器系统，引发舆论广泛关注。
