Nathaniel Chen

專案。

研究

研究2026

核融合基礎模型

在異質的托卡馬克資料上訓練的大型神經網路,專門化至下游的診斷與控制任務。APS DPP 2025;ICLR 2026 工作坊 DATA-FM。

研究2026

OracleFlow

以類別條件正規化流(normalizing flows)作為精確後驗的預言機。涵蓋擴展律、主動學習,以及從精確後驗學習的極限。arXiv 2026 年 1 月。

研究2025

TokEye

針對波動性托卡馬克時間序列的快速訊號擷取。為電漿診斷打造即時、感知波動的特徵管線。arXiv 2026 年 2 月。

研究2024

DIII-D 之 ML emission front 控制

於 DIII-D 國家核融合設施主導即時、機器學習啟用之 emission front 控制實驗。APS DPP 2024。

研究2022

ORBIT-GPU 加速

於 PPPL 將 ORBIT-GPU 電漿模擬器在 CUDA 上加速 20 倍。

我維護的網站

網站2025 —

電漿控制研究組

Princeton MAE 研究組網站——出版品、專案與實驗活動。

網站2024 —

ELEDUSA

E-Long Electric Company, LTD. 的企業網站。

網站2026 —

UQTPi

不確定性量化工具箱 Pi。

會議與社群

會議2023

California Neurotech Conference (CNTC)

透過 UCLA 的 CruX 創辦 2023 年大會(全美 400+ 名參與者)——跨領域涵蓋 AI、神經科學與認知科學。

會議2022 — 2023

American Nuclear Society @ UCLA

創辦人暨會長——從零建立 UCLA 分會。

教學2021 — 2023

Psi Chi 研究委員會,UCLA

研究協調員——負責 80+ 位成員的文獻回顧,並為 40+ 名大學生主持為期一年的研究計畫。

會議2022

NeuroTechX 競賽——Best ERP 獎

8 人 NTX 競賽團隊——國際排名第三,獲 Best ERP 類別獎項。