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。
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
同行評審
Regulation Compliant AI for Fusion
預印本與工作坊論文
Towards Large-Scale Heterogeneous Data Organization for Scientific Foundation Models
TokEye: Fast Signal Extraction for Fluctuating Time Series
Beyond the Loss Curve: Scaling Laws, Active Learning
Visual Perception of 3D Space and Shape in Time
演講
Self-Supervised Identification of Coherent Modes in Tokamaks
Towards a Foundation Model for Fusion
Compact Experimental Negative TriAngUlarity Reactor (CENTAUR)
Real-Time Machine-Learning Enabled Emission Front Control at DIII-D
Investigating Guiding Center Versus Full Orbit Effects with ORBIT-GPU