等）。
探索和优化磁约束构型： ai可以在庞大的参数空间中，快速迭代和评估数以百万计的不同磁场线圈设计、电流分布和等离子体形状，寻找能够最大限度抑制湍流、提升能量约束效率的“最优解”，甚至发现人类科学家从未设想过的全新磁约束构型。
设计智能等离子体控制算法： 基于对等离子体行为的精准预测，“祝融”ai可以设计出反应速度更快、控制精度更高的实时反馈控制算法，用于动态调整加热功率、粒子注入、磁场形态等，如同一个经验丰富的“驯兽师”，试图“驯服”这头能量巨兽。
预测材料损伤与筛选新材料（联动“女娲”）： ai模拟聚变堆内壁材料（如钨、特殊合金）在超高温、强中子辐照环境下的损伤过程和寿命，并与“女娲”新材料平台联动，筛选或设计能够承受更极端环境的新型耐辐照材料。
正是依托“祝融”ai平台日以继夜的、相当于数百年传统实验时长的海量模拟计算，一个重大的理论突破，终于在近期浮现！
“祝融”ai在对一种改良型球形托卡马克装置进行大规模模拟时，意外发现了一种此前被理论物理学家们忽视的、通过特定频率射频波与等离子体内部某种准粒子（asi-particle）相互作用，可以极其高效地抑制导致能量损失的关键微观湍流的机制！
更重要的是，ai进一步模拟发现，在这种机制被激活的“高约束模式”下，等离子体的温度、密度和能量约束时间这三个决定聚变反应效率的关键参数乘积（聚变三重积），理论上可以达到一个远超当前所有实验记录、甚至稳定超越q＞10（即输出能量是输入能量10倍以上）的区间！
这意味着，理论上，稳定、高效、可商业化的可控核聚变，不再是遥不可及的梦想！
“我们……可能找到了那把钥匙！”“祝融实验室”的首席科学家，一位林风从加州理工学院挖来的等离子体物理学泰斗，在反复核验了ai的模拟结果和理论推导后，激动得声音都变了调，立刻向林风汇报。
林风仔细研究了这份包含了复杂物理公式、海量模拟数据和全新控制方案的报告，即便以他融合了两世知识和系统信息的眼光来看，也不得不为“祝融”ai展