我!国士无双

第32章 从对答如流到举一反三(1/2)

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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。

会议室里,再次陷入了寂静。但这一次的寂静,与之前不同。空气中,开始弥漫着一股名为“狂热”的味道。

钱振华院士的呼吸已经变得无比粗重,他死死地盯着高斯宇,眼神中充满了震撼。他不是没想过用计算机辅助设计,但高斯宇提出的这种“让AI自我进化来寻找答案”的思路,完全超出了他的想象!这根本就不是同一个维度的思考方式!

“好……好……好一个‘活’的解决方案!”钱振华连说三个“好”字,他猛地拿起桌上的笔,在面前的笔记本上奋笔疾书,仿佛生怕错过了任何一个灵感的火花。

而这,仅仅只是一个开始。

接下来的一个小时,彻底变成了高斯宇的个人表演秀,和钱振华院士的“学术追星”现场。

会议室的气氛,开始以前所未有的速度升温。

钱振华院士彻底放开了,他将自己和他的团队,在过去几十年研究中遇到的、那些最顶尖、最前沿、最令人头疼的难题,如同倒豆子一般,一个接一个地抛了出来。

“高斯宇同学!关于‘带状轴模’(GAM)和‘测地声模’(GAM)在湍流抑制中的非线性耦合效应,我们始终无法建立一个精确的数学模型,你有什么看法?”

高斯宇几乎是秒答:“钱老,您和您的团队,陷入了一个误区。你们一直试图用纳维-斯托克斯方程的变体去描述它,但等离子体湍流的本质,更接近于‘元胞自动机’的混沌演化。它的行为在宏观上看似随机,但在更深层次的逻辑规则下,是确定的。我这里有一套基于‘李雅普诺夫指数’的混沌同步算法,可以直接预测并利用这种非线性效应,将其从一个‘麻烦’,变成一个增强约束的‘工具’。”

说着,他直接在面前的战术平板上,写下了一连串让钱振华感到既熟悉又陌生的方程。每一个方程,都像一扇窗,为钱振华打开了一个全新的世界。

“……那……那高能阿尔法粒子的逃逸问题呢?在能量达到3.5兆电子伏特时,它的量子隧穿概率会急剧增加,这对第一壁的损伤是致命的!”钱振华的声音已经带上了一丝颤音,他像一个溺水者,抓住了一根救命稻草。

高斯宇淡然一笑:“量子隧穿,本身就是时空不确定性的体现。既然无法完全阻止,为何不加以引导?我们可以通过设计一种特殊的‘波纹’磁场,在逃逸粒子最可能出现的位置,制造一个微型的‘磁场势阱’。这就像在悬崖边上修一条缓坡,让它顺着我们设计的轨道,安全地滑向偏滤器,而不是直接撞向崖壁。同时,它携带的能量,还能被我们的能量回收系统再次利用。”

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“还有材料问题!”钱振华像是想起了什么,急切地问道,“我们目前最好的钨基合金,在中子辐照环境下,不到半年就会出现严重的辐照脆化,这大大限制了聚变堆的商业寿命!”

这个问题,是全世界材料学家的噩梦。

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