美國普林斯頓大學(xué)和普林斯頓等離子體物理實驗室的研究人員研發(fā)出一個人工智能模型,能夠?qū)崟r預(yù)測被稱為“撕裂模不穩(wěn)定性”的聚變堆等離子體不穩(wěn)定性。聚變能商業(yè)應(yīng)用目前面臨著許多重大技術(shù)和工程挑戰(zhàn),其中一個是等離子體可能失去穩(wěn)定性,導(dǎo)致等離子體大規(guī)模破裂,進(jìn)而導(dǎo)致聚變反應(yīng)不能持續(xù)。研究人員使用美國DIII-D國家聚變設(shè)施的實驗數(shù)據(jù)來訓(xùn)練這一模型。結(jié)果表明,該模型可以提前300毫秒預(yù)測撕裂模不穩(wěn)定性,時間足以供人工智能控制器調(diào)整聚變堆運(yùn)行參數(shù),確保等離子體運(yùn)行的穩(wěn)定性。相關(guān)研究成果發(fā)表于《自然》期刊。
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2025-2031年中國人工智能生成內(nèi)容(AIGC)行業(yè)市場全景調(diào)查及戰(zhàn)略咨詢研究報告
《2025-2031年中國人工智能生成內(nèi)容(AIGC)行業(yè)市場全景調(diào)查及戰(zhàn)略咨詢研究報告》共十二章,包含中國人工智能生成內(nèi)容(AIGC)行業(yè)重點(diǎn)上市企業(yè)經(jīng)營狀況分析,2021-2023年中國人工智能生成內(nèi)容(AIGC)行業(yè)投資潛力分析,對2025-2031年中國人工智能生成內(nèi)容(AIGC)行業(yè)發(fā)展前景及趨勢預(yù)測等內(nèi)容。



