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RHIC能将重离子束加速至接近光速并使其对撞，在实验室中模拟宇宙早期大爆炸的状态。这种对撞能产生几万亿度的高温火球，包含几乎等量的正物质与反物质。火球迅速膨胀、冷却，使得一部分反物质有机会逃离与正物质湮灭的命运，被环绕对撞点的探测器观测到。
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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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