研究。
托卡馬克的即時控制——基礎模型、電腦視覺,以及用於電漿狀態估測與不穩定性預測的訊號處理。指導教授為 Princeton MAE / PPPL 的 Egemen Kolemen。
TokEye——針對波動性托卡馬克時間序列的快速訊號擷取。
目前的研究重點
建構核融合的基礎模型:在多樣的托卡馬克資料上訓練大型神經網路,並可專門化至下游的控制與診斷任務。同時也在進行即時 emission front 控制,以及相干模態(coherent modes)的自監督識別——兩者皆於 DIII-D 進行。
主要實驗研究
- 於 DIII-D 主導即時、ML 啟用之 emission front 控制實驗(APS DPP 2024)。
- 打造 TokEye — 針對波動性托卡馬克時間序列的快速訊號擷取管線(arXiv 2026 年 2 月)。
更廣泛的興趣
- 科學時間序列資料的基礎模型
- 基於視覺的狀態估測,以及串流資料上的主動學習
- ML 介入安全關鍵控制迴路時的不確定性量化
- 核融合 AI 的法規與合規考量
對外資料
Google Scholar · ORCID · GitHub
同行評審
Regulation Compliant AI for Fusion
Nuclear Fusion·Feb 2026
預印本與工作坊論文
Towards Large-Scale Heterogeneous Data Organization for Scientific Foundation Models
ICLR 2026 Workshop DATA-FM·Apr 2026
TokEye: Fast Signal Extraction for Fluctuating Time Series
arXiv·Feb 2026
Beyond the Loss Curve: Scaling Laws, Active Learning
arXiv·Feb 2026
Visual Perception of 3D Space and Shape in Time
bioRxiv·Mar 2022
演講
Self-Supervised Identification of Coherent Modes in Tokamaks
67th Annual Meeting of the APS Division of Plasma Physics·Nov 2025
Towards a Foundation Model for Fusion
67th Annual Meeting of the APS Division of Plasma Physics·Nov 2025
Compact Experimental Negative TriAngUlarity Reactor (CENTAUR)
67th Annual Meeting of the APS Division of Plasma Physics·Nov 2025
Real-Time Machine-Learning Enabled Emission Front Control at DIII-D
66th Annual Meeting of the APS Division of Plasma Physics·Nov 2024
Investigating Guiding Center Versus Full Orbit Effects with ORBIT-GPU
64th Annual Meeting of the APS Division of Plasma Physics·Oct 2022