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快1000倍，十万分之一误差，深度学习模型降低核聚变等离子体预测计算成本

编辑 | 2049在聚变能源研究领域，等离子体动力学模拟扮演着关键角色。然而，非线性 Fokker-Planck-Landau（FPL）碰撞算子的计算成本极高，尤其在全托卡马克体积建模中，其计算时间随等离子体粒子种类数量 n 呈 O(n²) 增长，严重制约了模拟效率。为突破这一瓶颈，来自蔚山国立科学技术院（UNIST）的研究人员开发了一种全新的深度学习框架——FPL-net，利用人工智能技术加速求解这一复杂问题。