AI学院的三十一名学生，以及两名国安部派驻的技术人员。
所有人的手机在进入楼层时，就已经被统一存放在门口的信号屏蔽柜里。
白板最上方，写着今天的课题。
AI辅助可控冷核聚变实时管控系统原理与架构。
林宇转过身，用马克笔敲了敲白板上的一组数据。
“冷核聚变过程中的核心控制难题，在于反应腔内的钯金属靶。”
“它在聚变过程中，会承受极大的能量冲击。”
“如果能量释放不及时，或者分布不均匀，靶材会在极短的时间内达到结构极限。”
“这会直接导致整个装置报废，甚至发生不可控的危险。”
台下的学生全神贯注，整个教室只有笔尖划过纸面的沙沙声。
林宇在白板上画出一个闭环控制回路。
他在回路两端写下输入和输出变量。
“传统的人工监控，根本跟不上反应腔内以微秒为单位变化的参数。”
“引入AI实时管控系统的核心逻辑，就在这里。”
他在回路的几个节点上画了重点记号。
“AI通过传感器阵列，实时采集反应腔内的温度、压力、伽马射线通量等数据。”
“利用深度学习模型，在毫秒级别完成分析和预判。”
林宇加重了语气，转身直面台下的学生。
“当靶材应力达到设定阈值的百分之七十时，系统自动启动分级降功率程序。”
“到达百分之九十时，主动关闭聚变过程。”
“没有任何商量的余地，机器比人手快，这就是我们要在这一套系统里写死的底层逻辑。”
齐思源的手在笔记本上飞速记录。
他的嘴唇微微翕动，在默念林宇刚刚说出的每一个参数。
赵磊听得一知半解，但他抓住了关键信息。
他用红笔把“自动关闭”四个字圈了三遍，并在旁边注音。
程建国在纸面上写下“量子隧穿概率”几个字，然后在旁边画了个大大的问号。
他准备下课后直接去问灵梦。
一行极简的文字提示在林宇脑海中浮现。
【当前课堂：31名学生深度理解AI辅助核聚变控制系统基本原理】
【返还：核工程控制系统·精通级运用能力】
【附加返还：材料疲劳分析与寿命预测·高级运用能力】
一股清凉感从头顶灌入。
新的知识潮水般涌入大脑。
金属靶在极端环境下的微观晶格变化模型。
中子辐照损伤的累积计算公式。
应力应变曲线
（本章未完，请点击下一页继续阅读）