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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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在国家市场监督管理总局技术创新中心(新能源汽车数字监管技术及应用)常务副主任王澎看来,行业前期普遍面临“预警时间晚、诊断精度低、故障识别少”等关键技术瓶颈,更缺乏统一、科学、公正的第三方测试评价平台,导致安全预警技术研发遭受“盲人摸象”“闭门造车”问题制约,研发人员既难以精确对标、精准开发,更难以合作交流、融合创新。
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