第七十四章聚變之門
第七十四章聚變之門(第2/4頁)
取。”
在陸迪峰與韓振華洽談超導帶材供應的同時，深藍邏輯那邊也接到了一個新的任務——參與華龍-iii裝置的等離子體控製係統研發。
等離子體控製是托卡馬克聚變裝置中最具挑戰性的技術難題之一。高溫等離子體在磁場中的行為極其複雜，容易出現各種不穩定性——邊界局域模、撕裂模、垂直位移事件——任何一種不穩定性如果得不到及時抑製，都可能導致等離子體破裂，造成裝置損壞。現有的等離子體控製係統主要基於傳統的反饋控製理論，通過預先設定的控製算法來調節輔助加熱係統和磁場線圈的功率輸出，以維持等離子體的穩定。但這種方法的局限性在於，它無法應對那些在設計中未曾預見的複雜情況。
cfedrc的團隊在過去幾年中，一直在嘗試將深度學習技術引入等離子體控製領域，但進展並不理想。主要原因在於，聚變裝置的實際運行數據極其稀缺——華龍-ii裝置每年隻能進行幾百次放電實驗，每次放電持續的時間隻有幾十秒，積累的數據量遠遠不足以訓練一個可靠的深度學習模型。
韓振華在了解到深藍邏輯在類腦網絡方麵的研究成果後，提出了一個大膽的想法：能否用類腦網絡替代傳統的深度學習模型，在有限的數據條件下實現更高效的等離子體控製？
趙寒在接到這個任務後，花了一周時間研究了cfedrc提供的等離子體診斷數據和現有的控製算法，然後給出了一個肯定的答複：“可以做。但需要華龍-ii裝置為我們提供至少五十次專用放電實驗的時間窗口，用於采集訓練數據。”
韓振華同意了。五十次專用放電實驗被安排在接下來的一個月內分批進行。深藍邏輯的算法團隊在每次實驗結束後，都會將采集到的診斷數據與類腦網絡的控製效果進行比對分析，然後調整網絡參數，用於下一次實驗。經過大約三十輪迭代後，類腦網絡對等離子體不穩定性的預測準確率從最初的百分之六十五提升到了百分之九十三，控製響應的延遲也比傳統算法縮短了約百分之四十。
“它在學習如何控製等離子體。”趙寒在階段總結報告中寫道，“而且，它學到的一些控製策略，在傳統的等離子體物理理論框架中是不存在的。比如，它在應對邊界局域模時，不是通過增加輔助加熱功率來抑製不穩定性，而是通過微調磁場線圈的電流分布來改變等離子體邊界的磁拓撲結構，從根本上消除了不穩定性的觸發條件。這種做法，在此之前冇有任何文獻報道過。”
隨著超導帶材供應協議的初步達成和類腦網絡在華龍-iii項目中的成功應用，陸迪峰意識到，他們掌握的技術已經觸及了國
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