憑借對仿真技術的扎實掌握，團隊設計了一個仿真模型基於少量真實數據生成大量虛擬數據集，並通過數據清洗、校正、對模型進行修正等複雜的處理，獲得足夠量的高準確率虛擬數據，解決了模型訓練的“草料”問題。
“有了數據之後，我們再去‘孿生’。”劉曉龍介紹，依托先進智能算法，團隊創建的模型能夠推導出各個點溫度的規則，進而模擬出整個真空室的溫度分布，使得虛擬與現實保持高度同步。通過三維渲染實現的可視化也讓實驗進程更易操控。
“這樣我們對於真空室的掌握就可以達到全面精準了。”劉曉龍說。
溫度“孿生”只是團隊向人工智能系統邁出的“一小步”。劉曉龍告訴記者，後續還將開展應力、位移等不同參數的模擬，改變過去靠傳感器實時探測只能獲得“點位”數據的狀況，通過數字孿生獲取“無限”信號，並為下一步理論研究提供豐富的數據和資料。
談及未來，劉曉龍表示，真空室溫度的“孿生”只是“小試牛刀”。“中國環流三號”的目標是將受控核聚變反應研究透徹。為了助力這一目標的實現，數字孿生可以再造一個虛擬的聚變堆，與正在運行聚變堆相對應。 |
