感器，也沒有計算能力，工程師們就是靠幾個最粗糙的參數設幾道防線。它更像煙霧報警器，廚房炒個辣椒都能把整棟樓叫醒，但真遇到複雜火情，未必判斷得準。”
“第三種，就是統計和機器學習模型。”
說到這裡，嚴誌峰的語氣稍微認真了一些。
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“把曆史放電數據喂給模型，讓它自己尋找參數組合與破裂之間的關係。這類方法實時性好，精度也能做得很高，某種意義上，像是給機器培養出了一種‘直覺’。”
“但神經網絡的問題是黑箱。”
“國外現在最前沿的，是一個叫Rossi的研究員在JET（歐洲聯合環，位於英國牛津郡卡勒姆科學中心的托卡馬克裝置）上做的混合物理-數據驅動模型，精度很高，但原理複雜，不太好解釋。”
“它能告訴你‘要破裂了’，卻很難告訴你‘為什麼要破裂’。這次預測對了，可能是因為它抓到了真正的物理前兆，也可能隻是碰巧記住了某種實驗工況。預測錯了，更不知道該從哪一層修改。這就像一個醫生能準確診斷出你有病，但問他為什麼，他隻能撓撓頭說我的AI告訴我的。從醫學進步的角度，這樣的診斷根本沒有參考價值。“
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