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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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根据使用目的的不同，脑机接口技术又可具体分为修复型脑机接口技术和增强型脑机接口技术两类。修复型脑机接口技术以医疗为目的，想要实现的是对某些神经性疾病的预防和治疗。由于这事关个体最基本的生命和健康利益，而保有个体基本的生命和健康利益是个体最基本、最正当的利益诉求，所以该技术的使用在理论上的争议并不大。不过，考虑到脑机接口技术是对大脑神经活动的干预和指导，相关研究人员要充分认识到该技术的使用可能会给人的身心带来影响，对使用中可能导致的身心伤害与权利侵犯应采取严格的伦理审查措施。对于增强型脑机接口技术，由于该技术尚处于发展初期，技术适用的社会领域、合理的增强程度还不确定，其对人类造成的不利影响还不明确，相较于修复型脑机接口技术，存在更多的未知风险。所以，在使用增强型脑机接口技术时，需充分考虑其使用的风险和收益，采取更严格的伦理审查措施，把对人类造成的消极影响最小化。
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