中国科学院核聚变最新进展，AI 加速等离子体参数预测

中国科学院核聚变最新进展，AI 加速等离子体参数预测

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近日，中国科学院合肥物质科学研究院研究团队在核聚变研究领域取得重要进展。研究团队基于先进实验超导托卡马克（EAST）装置，利用X射线晶体谱仪（XCS）获取等离子体光谱数据，并通过人工神经网络模型实现了等离子体旋转速度和离子温度剖面的快速预测。这一成果对于推动可控核聚变技术的发展具有重要意义。

等离子体离子温度和旋转速度是评估聚变实验的重要参数之一，对等离子体稳定性和约束性能有重要影响。如何实现等离子体离子温度和旋转速度的快速精确测量，一直是聚变装置稳定高参数运行所面临的关键技术问题之一。

近日，中国科学院合肥物质科学研究院的研究团队在等离子体关键参数诊断研究方面取得新进展。

该研究基于先进实验超导托卡马克（EAST）装置上的 X 射线晶体谱仪（XCS）获得等离子体光谱数据，并利用人工神经网络模型实现了等离子体旋转速度和离子温度剖面的快速预测。

相关研究结果以《Prediction of plasma rotation velocity and ion temperature profiles in EAST Tokamak using artificial neural network models》为题，发表在《Nuclear Fusion》杂志上。