必须是独家供应。我们不希望看到我们的材料被竞争对手拿去逆向工程。”
韩振华沉默了几秒，然后点了点头：“这一点，我可以向院里争取。”
在陆迪峰与韩振华洽谈超导带材供应的同时，深蓝逻辑那边也接到了一个新的任务——参与华龙-III装置的等离子体控制系统研发。
等离子体控制是托卡马克聚变装置中最具挑战性的技术难题之一。高温等离子体在磁场中的行为极其复杂，容易出现各种不稳定性——边界局域模、撕裂模、垂直位移事件——任何一种不稳定性如果得不到及时抑制，都可能导致等离子体破裂，造成装置损坏。现有的等离子体控制系统主要基于传统的反馈控制理论，通过预先设定的控制算法来调节辅助加热系统和磁场线圈的功率输出，以维持等离子体的稳定。但这种方法的局限性在于，它无法应对那些在设计中未曾预见的复杂情况。
CFEDRC的团队在过去几年中，一直在尝试将深度学习技术引入等离子体控制领域，但进展并不理想。主要原因在于，聚变装置的实际运行数据极其稀缺——华龙-II装置每年只能进行几百次放电实验，每次放电持续的时间只有几十秒，积累的数据量远远不足以训练一个可靠的深度学习模型。
韩振华在了解到深蓝逻辑在类脑网络方面的研究成果后，提出了一个大胆的想法：能否用类脑网络替代传统的深度学习模型，在有限的数据条件下实现更高效的等离子体控制？
赵寒在接到这个任务后，花了一周时间研究了CFEDRC提供的等离子体诊断数据和现有的控制算法，然后给出了一个肯定的答复：“可以做。但需要华龙-II装置为我们提供至少五十次专用放电实验的时间窗口，用于采集训练数据。”
韩振华同意了。五十次专用放电实验被安排在接下来的一个月内分批进行。深蓝逻辑的算法团队在每次实验结束后，都会将采集到的诊断数据与类脑网络的控制效果进行比对分析，然后调整网络参数，用于下一次实验。经过大约三十轮迭代后，类脑网络对等离子体不稳定性的预测准确率从最初的百分之六十五提升到了百分之九十三，控制响应的延迟也比传统算法缩短了约百分之四十。
“它在学习如何控制等离子体。”赵寒在阶段总结报告中写道，“而且，它学到的一些控制策略，在传统的等离子体物理理论框架中是不存在的。比如，它在应对边界局域模时，不是通过增加辅助加热功率来抑制不稳定性，而是通过微调磁场线圈的电流分
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