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空间环境相关的微重力条件,为半导体材料制备和相关机理研究提供了独特的平台和条件。“以非接触效应为例,在空间站微重力条件下,晶体材料和石英坩埚之间可以形成间隙,避免熔体和容器直接接触,进而消除应力对材料生长的影响。”中国科学院上海硅酸盐研究所研究员刘学超解释说。
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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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