錢振華院士那第二個急切而又刁鑽的問題，像一顆投入熱油的火星，瞬間點燃了整個會議室的氣氛。
如果說第一個問題還隻是在試探高斯宇的理論深度，那麼第二個問題，就已經直指工程實現的核心！它不再是“是什麼”，而是“怎麼做”！
這不僅僅考驗知識，更考驗將理論轉化為實踐的、那最關鍵的“橋梁”。
龍衛國的身體再次繃緊，目光炯炯地盯著高斯宇，他期待著這個少年能再次創造奇跡。
高斯宇沒有讓他失望。
麵對這個涉及複雜電磁工程和等離子體物理交叉的難題，他甚至連思考的時間都不需要。那龐大的知識庫在他的腦海中，就像一個被完美索引的圖書館，他可以瞬間調出任何他想要的內容。
“錢老，這個問題，涉及到一個‘逆問題’的求解。”高斯宇的語速依舊平穩，卻帶著一種不容置疑的自信，“我們不是去計算一個既定線圈排布會產生什麼樣的磁場，而是要根據我們想要的、具有負磁剪切位形的特定‘度規張量’，反向推導出能夠生成它的、最優化的電流序列。”
“傳統的傅裡葉分解法在這裡效率太低，且容易陷入局部最優解。我的建議是，采用‘深度強化學習’的算法模型。”
“深度強化學習？”錢振華院士愣了一下，這個詞彙在人工智能領域很火，但將其應用到核聚變線圈設計上，他還是第一次聽說。
“是的。”高斯宇肯定地點了點頭，開始了他碾壓式的“教學”。
“我們可以將托卡馬克裝置的整個真空室，在虛擬空間中進行超高精度建模。將每一個極向場線圈的電流強度和相位，都設定為智能體agent）的可操作變量。而我們的目標函數，就是使芯部等離子體區域的磁場，其度規張量的計算結果，與我們設定的目標值之間的‘差異度’最小化。”
“智能體通過數以億次的自我博弈和試錯，在虛擬環境中不斷調整電流序列，每一次調整後，都會得到一個‘獎勵’或‘懲罰’。經過足夠時間的訓練，它最終會找到一條我們人類憑直覺和傳統計算方法，永遠也無法找到的、最優化的‘路徑’。這個路徑，就是我們想要的電流序列。”
“這套算法，不僅能解決您剛才的問題，甚至可以在反應堆運行的每一個瞬間，進行毫秒級的動態調整，以應對各種突發性的等離子體不穩定性。它……是一個‘活’的解決方案。”
高斯宇說完，平靜地看著錢振華。
會議室裡，再次陷入了寂靜。但這一次的寂靜，與之前不同。空氣中，開始彌漫著一股名為“狂熱”的味道。
錢振華院士的呼吸已經變得無比粗重，他死死地盯著高斯宇，眼神中充滿了震撼。他不是沒想過用計算機輔助設計，但高斯宇提出的這種“讓ai自我進化來尋找答案”的思路，完全超出了他的想象！這根本就不是同一個維度的思考方式！
“好……好……好一個‘活’的解決方案！”錢振華連說三個“好”字，他猛地拿起桌上的筆，在麵前的筆記本上奮筆疾書，仿佛生怕錯過了任何一個靈感的火花。
而這，僅僅隻是一個開始。
接下來的一個小時，徹底變成了高斯宇的個人表演秀，和錢振華院士的“學術追星”現場。
會議室的氣氛，開始以前所未有的速度升溫。
錢振華院士徹底放開了，他將自己和他的團隊，在過去幾十年研究中遇到的、那些最頂尖、最前沿、最令人頭疼的難題，如同倒豆子一般，一個接一個地拋了出來。）和‘測地聲模’ga）在湍流抑製中的非線性耦合效應，我們始終無法建立一個精確的數學模型，你有什麼看法？”
高斯宇幾乎是秒答：“錢老，您和您的團隊，陷入了一個誤區。你們一直試圖用納維斯托克斯方程的變體去描述它，但等離子體湍流的本質，更接近於‘元胞自動機’的混沌演化。它的行為在宏觀上看似隨機，但在更深層次的邏輯規則下，是確定的。我這裡有一套基於‘李雅普諾夫指數’的混沌同步算法，可以直接預測並利用這種非線性效應，將其從一個‘麻煩’，變成一個增強約束的‘工具’。”
說著，他直接在麵前的戰術平板上，寫下了一連串讓錢振華感到既熟悉又陌生的方程。每一個方程，都像一扇窗，為錢振華打開了一個全新的世界。
“……那……那高能阿爾法粒子的逃逸問題呢？在能量達到3.5兆電子伏特時，它的量子隧穿概率會急劇增加，這對第一壁的損傷是致命的！”錢振華的聲音已經帶上了一絲顫音，他像一個溺水者，抓住了一根救命稻草。
高斯宇淡然一笑：“量子隧穿，本身就是時空不確定性的體現。既然無法完全阻止，為何不加以引導？我們可以通過設計一種特殊的‘波紋’磁場，在逃逸粒子最可能出現的位置，製造一個微型的‘磁場勢阱’。這就像在懸崖邊上修一條緩坡，讓它順著我們設計的軌道，安全地滑向偏濾器，而不是直接撞向崖壁。同時，它攜帶的能量，還能被我們的能量回收係統再次利用。”
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“還有材料問題！”錢振華像是想起了什麼，急切地問道，“我們目前最好的鎢基合金，在中子輻照環境下，不到半年就會出現嚴重的輻照脆化，這大大限製了聚變堆的商業壽命！”
這個問題，是全世界材料學家的噩夢。