第32章 从对答如流到举一反三 (第1/4页)
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钱振华院士那第二个急切而又刁钻的问题，像一颗投入热油的火星，瞬间点燃了整个会议室的气氛。
如果说第一个问题还只是在试探高斯宇的理论深度，那么第二个问题，就已经直指工程实现的核心！它不再是“是什么”，而是“怎么做”！
这不仅仅考验知识，更考验将理论转化为实践的、那最关键的“桥梁”。
龙卫国的身体再次绷紧，目光炯炯地盯着高斯宇，他期待着这个少年能再次创造奇迹。
高斯宇没有让他失望。
面对这个涉及复杂电磁工程和等离子体物理交叉的难题，他甚至连思考的时间都不需要。那庞大的知识库在他的脑海中，就像一个被完美索引的图书馆，他可以瞬间调出任何他想要的内容。
“钱老，这个问题，涉及到一个‘逆问题’的求解。”高斯宇的语速依旧平稳，却带着一种不容置疑的自信，“我们不是去计算一个既定线圈排布会产生什么样的磁场，而是要根据我们想要的、具有负磁剪切位形的特定‘度规张量’，反向推导出能够生成它的、最优化的电流序列。”
“传统的傅里叶分解法在这里效率太低，且容易陷入局部最优解。我的建议是，采用‘深度强化学习’的算法模型。”
“深度强化学习？”钱振华院士愣了一下，这个词汇在人工智能领域很火，但将其应用到核聚变线圈设计上，他还是第一次听说。
“是的。”高斯宇肯定地点了点头，开始了他碾压式的“教学”。
“我们可以将托卡马克装置的整个真空室，在虚拟空间中进行超高精度建模。将每一个极向场线圈的电流强度和相位，都设定为智能体（Agent）的可操作变量。而我们的目标函数，就是使芯部等离子体区域的磁场，其度规张量的计算结果，与我们设定的目标值之间的‘差异度’最小化。”
“智能体通过数以亿次的自我博弈和试错，在虚拟环境中不断调整电流序列，每一次调整后，都会得到一个‘奖励’或‘惩罚’。经过足够时间的训练，它最终会找到一条我们人类凭直觉和传统计算方法，永远也无法找到的、最优化的‘路径’。这个路径，就是我们想要的电流序列。”
“这套算法，不仅能解决您刚才的问题，甚至可以在反应堆运行的每一个瞬间，进行毫秒级的动态调整，以应对各种突发性的等离子体不稳定性。它……是一个‘活’的解决方案。”
高斯宇说完，平静地看着钱振华。
会
