早晨的合肥，帶著江南特有的溼潤煙火氣。
昨天早上徐辰在園區外的小吃街嚐了外酥裡糯的三河米餃，今天他決定換個口味，試試合肥另一道大名鼎鼎的特色早點——鴨油燒餅。
找了一家店，徐辰點了一碗撒了蔥花的鴨血粉絲湯，配上兩個剛出爐的鴨油燒餅。
一口咬下去，燒餅外層酥脆得首掉渣，裡面則因為和了鴨油，柔軟分層，帶著一股極其濃郁的鹹香味。配上一口熱氣騰騰的湯，徐辰滿足地嘆了口氣。
就在他吃到一半的時候，放在桌上的手機震動了一下。
是遠端桌面發來的提醒：決策樹模型，訓練並測試完畢。
徐辰嚥下嘴裡的燒餅，抽出一張紙巾擦了擦手，隨手點開了手機上的遠端檢視介面。
……
測試報告的頁面加載出來。
徐辰的目光率先掃向了成功率和AUC（曲線下面積）那兩欄。
【總體預測成功率：97.2%】
【AUC值：0.999】
徐辰挑了挑眉。不僅比EAST當前最優的94%和0.997高，而且高出了極其關鍵的一截。在0.99以上的區間，哪怕是提升0.001都是極其困難的，這說明漏報和誤報被壓縮到了極限。
但這還不是最重要的。
徐辰的手指在螢幕上輕輕滑動，目光落在了報告最核心的那個指標上——【平均預警提前量】。
螢幕上，赫然顯示著一個驚人的數字：
【312 ms】
拿著燒餅的手頓了一下。
312毫秒。
對比一下EAST當前最優方案的錨點：提前137毫秒。
整整翻了一倍還多！
不僅如此，因為徐辰採用的是依然是決策樹模型，加上輸入的六個因子全部是由MHD方程推匯出的物理量，這個模型天然具備完美的【可解釋性】。
它不僅能在300毫秒前告訴你要破裂了，還能透過決策樹的節點，明明白白地告訴你是因為區域性能量耗散率異常耦合了邊緣磁剪下，所以導致了破裂。
不可能三角？
可解釋、高精度、早預警不能兼得？
徐辰看著手機螢幕，嘴角忍不住微微上揚。
不好意思，我全都要。
（ps：300ms的成果參考的是普林斯頓大學2024年2月發表在《Nature》的論文《Avoiding fusion plasma tearing instability with deep reinfort learning》）
……
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