1秒内的电流电压信号，经过PaMMA-Net模型的处理，能够把后9秒的磁场信号演化趋势准确预测出来。中国科学技术大学、中国科学院等离子体物理研究所、合肥综合性国家科学中心能源研究院还有相关企业组成了团队，他们用EAST装置积累的上万次放电数据搭建了这套深度学习模型。这种模型把微变累计预测和状态融合预测这些技术都用上了，专门为核聚变场景设计。为了让装置能连续跟踪关键参数的变化，研究人员把信号处理的经验也给用了进来。大家用这套模型恢复等离子体的形状和位置等关键物理参量，结果发现它在稳定性和鲁棒性方面比传统方法强多了。中国科学家把这个成果发表在了《Nuclear Fusion》上。他们通过跨学科的合作，让智能技术在重大工程里也有了用武之地。未来这个系统不光能当“虚拟装置”帮我们训练策略、降低实验成本，还能给开发自适应控制系统打下基础。随着基础研究越来越深入，中国智慧在清洁能源探索中留下的脚印会越来越清晰。