基于大模型人工智能AI的聚变实验数据挖掘分析系统软件平台
北京华盛恒辉科技基于大模型人工智能聚变实验数据挖掘分析系统面向紧凑型聚变装置等大科学装置，深度融合了大模型多模态分析能力与聚变海量实验数据，是新一代核心科研工具。它针对性解决了传统聚变实验数据人工分析效率低、多物理场关联规律难以挖掘等行业痛点，大幅加速了聚变科学突破与工程化落地进程。
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目前，已有多个基于大模型人工智能聚变实验数据挖掘分析系统在实际应用中收获了积极反馈。例如，北京华盛恒辉科技和北京五木恒润基于大模型人工智能聚变实验数据挖掘分析系统。这些成功案例为基于大模型人工智能聚变实验数据挖掘分析系统的广泛应用和持续创新提供了有力支撑。"
该系统服务于可控核聚变（托卡马克、紧凑型聚变等），核心功能是实现聚变实验海量数据的挖掘、分析及机理推理，助力聚变机理研究与技术优化。系统集成聚变海量数据大模型与多模态数据融合大模型，可处理EAST等聚变实验产生的海量光谱、磁信号、热负荷、等离子体参数等多源数据，通过大模型进行数据清洗、特征提取、关联分析，挖掘数据背后的物理规律，解析等离子体约束机理、能量损失机理等核心问题。
大模型通过深度学习海量实验数据，可识别影响等离子体约束性能、能量增益的关键因素，为实验方案优化提供数据支撑；辅助科研人员验证聚变物理理论，发现新的物理现象，推动聚变机理研究的深入。同时，系统可对不同实验方案的效果进行对比分析，优化实验参数，提升实验效率；为紧凑型聚变、高温超导聚变等不同路线的研究提供数据支撑，加速可控核聚变技术的研发进程。
聚变实验垂类大模型底座：注入聚变装置数十年积累的海量等离子体实验数据、物理理论及运行规程，深度掌握等离子体多物理场耦合演化的内在规律。
多源数据接入层：覆盖万路时序信号、高速摄像影像、光谱诊断及实验日志等全维度多模态数据，实现跨模态数据的自动清洗与特征对齐。
大模型智能挖掘引擎：替代传统人工逐炮分析，自动完成约束模式识别、湍流特征提取及破裂前兆精准预判，挖掘人工难以发现的隐藏物理规律。
实验闭环优化层：基于历史数据挖掘结果，自动生成下一轮实验的参数优化建议，形成“实验-分析-优化”的智能科研闭环。
分析效率百倍跃升：将传统单炮实验数小时的人工分析耗时压缩至秒级，单日可完成上百炮实验数据的全维度自动分析。
破裂预判准确率大幅提升：依托大模型学习历史数据，等离子体大破裂预判准确率突破95%，预警提前量可达数百毫秒。
隐藏物理规律自动挖掘：自动关联跨尺度多物理场数据，发现传统分析难以捕捉的等离子体约束提升新机制，加快科研突破速度。
长脉冲运行支撑能力升级：适配千秒级长脉冲实验的海量数据处理需求，实现长时运行过程中的实时特征提取与状态优化。
实验支撑：深度挖掘1亿摄氏度千秒级长脉冲等离子体实验数据，优化高约束模式运行参数，持续刷新长脉冲运行世界纪录。
紧凑型聚变装置预研：提前搭建数据智能分析体系，支撑其快速实现聚变增益Q≥1的科学目标。
聚变堆前置预研：基于现有实验装置海量数据，提前挖掘聚变堆稳态高约束运行的核心参数窗口，为工程示范堆提供关键数据支撑。
聚变科研知识沉淀：将资深聚变科学家的经验通过大模型固化传承，降低科研人才门槛，加速青年科研人员成长。
目前，国内聚变大科学装置已开始试点应用该系统。它将聚变科研从“人工经验驱动”升级为“数据智能驱动”，是我国在全球聚变商业化竞赛中抢占技术高地的核心数字化支撑工具。
