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严志峰没有注意到他的变化,继续说道:「所以我们组内部慢慢总结出一个说法,叫不可能三角。不是正式术语,算是我们这些被折磨疯了的科研民工总结出的血泪经验吧。」
严志峰伸出三根手指,「这个不可能三角指的是:可解释性丶预测精度丶预警提前量。」
「这三个指标,目前全世界所有的算法,最多只能兼顾两个!」
徐辰抬起头:「只能选两个?」
「至少目前我们认为是这样。」
严志峰伸出三根手指。
「想要可解释,又想要高精度,那就得尽可能贴近MHD方程。但模型太重,实时性就下来了。」
「想要可解释,又想要提前量,那就只能盯着一些比较明确的物理阈值。这样虽然能早报警,但面对不同工况,泛化能力就不够,误报和漏报都很难避免。」
「至于高精度加早预警……」
他停顿了一下。
「那通常就得上神经网络。效果可能很好,但解释不了。」
徐辰沉吟道:「也就是说,模型越像物理,越慢;越像统计,越快,但越说不清楚。」
「差不多就是这个意思。」严志峰笑了笑,「学术上没这么口语化,但工程现场大家都这么理解。」
他接着说道:「我们控制组最后选的是『可解释性加预测精度』这条路,牺牲了一部分预警提前量。」
「组里三个研究员,折腾了两年多。」
「去年刚完成的那套方案,采用的是可解释决策树。在现有测试集上,成功率大约是94%,AUC达到0.997,平均预警窗口是137毫秒。」
严志峰又补充解释道:「说白了,预测破裂就怕两件事:一种是误报,明明没事却拉警报;一种是漏报,真要炸了却没看出来。」
「所以,光看模型总共猜对了多少次没什么用。比如一百次里只有一次真破裂,模型哪怕全都猜不破裂,准确率也有99%,但它是个纯废物。」
「准确率和召回率分别衡量这两种错误。但你很难同时把两个都做好——降低假警报,漏报就多;增加抓捕率,假警报就满天飞。」
「所以我们看AUC,它能同时考虑这两种错误,给出一个总体评分。0.5相当于闭着眼睛瞎猜,1.0是完美区分。0.997,说明它在现有数据上几乎每次都能把两者分开,但还是会有个别错误。」
「这个成果已经发表在《PlasmaPhysicsandControlledFusion》上,放到国际上也属于第一梯队。」
严志峰说到这里,脸上浮现出一丝自豪。
「提前量有137毫秒。对控制系统而言,这已经非常宝贵;要改变电流剖面丶调节加热功率丶启动紧急缓解措施,每一毫秒都很珍贵。」
徐辰没有说话。
他知道严志峰说这些,是一个在一线干了很多年的工程师,向后来者交代这条路究竟有多难。
至少在现有框架里,是这样。
徐辰沉默了几秒,忽然问道:「严工,你们做决策树的时候,输入特徵是直接用探测器原始信号,还是做过物理量重构?」
严志峰微微一愣。
「……主要还是基于原始信号和一些常规衍生量。物理量重构太复杂了,计算代价也高,实时性很难保证。」
徐辰没有追问,只是点了点头:「明白了。谢谢严工交底,我先回去跑跑看。」
看着他风风火火的背影,严志峰忍不住在背后补了一句:「徐教授,数据比较杂,各种工况混在一起,处理起来可能比较麻烦。您慢慢来啊,不着急!」
徐辰头也不回地应了一声:「知道啦!」
……
徐辰回到科学岛上的专家公寓。
随着解压进度条拉满,海量的时序数据呈现在他眼前,磁场探头信号丶电子密度丶辐射温度丶电流偏置……密密麻麻的数据流,记录着EAST过去无数次从点火到破裂的等离子体数据。
他盯着屏幕,脑海里反覆回响着严志峰的话——
「三个里面,最多挑两个。」
徐辰靠在沙发背上,手指轻轻敲击着键盘边缘,陷入了极度的专注。
半分钟后,徐辰忽然轻轻摇了摇头。
「不对。」
他低声说道。
「这个三角形,未必是真的。」
他盯着某一列磁场探头信号的波动曲线,一动不动。
房间里很静,只有笔记本风扇低沉的嗡嗡声。
然后他缓缓开口,像是在跟自己确认什么:
「问题不在模型。在因子。」
他忽然想起了在CERN的经历。那一次,是物理学家的理论假设出了问题,实验数据才出现无法解释的异常峰。而这一次恰恰相反——不是MHD方程错了,是大家用错了方式。方程本身太复杂,复杂到现有计算资源无法实时求解,于是所有人退而求其次,从探测器数据中寻找统计规律。
但复杂,不代表没有规律。
……
所谓「不可能三角」之所以存在,根本原因在于:无论走物理路线还是机器学习路线,所有人都在同一个框架里打转——用探测器能直接测量的参数,去拟合破裂结果。
磁场变了多少,电流下降了多少,电子温度降低了多少,辐射信号增强了多少。
把这些参数全部送进模型,让它寻找什么样的组合容易破裂。
这种方法当然有效。
可它本质上,是在拿症状推断疾病。
血压升高丶心率加快丶呼吸急促——等这些症状明显到足以被检测出来,病情往往已经发展到后期了。所以现有模型只能给出137毫秒的预警。不是模型不够聪明,而是它能看到的东西,本身就已经太晚了。
真正决定心梗的,是血管内斑块的破裂和局部血流的变化,也就是那些尚未表现为体徵的深层病理。
等离子体也一样。
徐辰缓缓坐直了身体。
关键在于:驱动破裂的物理因素——磁剪切的异常丶电流梯度的局部畸变丶磁岛宽度的非线性增长——并不需要新的探测器才能看到。
它们就藏在现有数据里,只是没有被正确地组合出来。
现有的做法,相当于把一百道原始食材不做任何处理,相同权重地倒进一个黑箱模型,指望机器自己从中总结出规律。它能学到统计相关性,却几乎不可能自己发现参数之间深层的物理因果。
但如果根据MHD方程,先把原始信号之间的物理关系推导清楚——哪些量存在因果耦合,哪些量的特定组合意味着某种物理机制正在启动——再用这些关系把原始数据加工成几个高度浓缩的物理因子……
那喂给机器的就不再是散乱的原材料,而是经过物理学预处理的半成品。
以前是把一百种食材扔进锅里让机器猜菜谱;现在是先根据化学反应原理,告诉机器哪些食材之间会发生什么反应,让它判断中间产物的浓度是否安全。
前者需要海量数据和运气。后者只需要物理学指明方向。
这不是让机器变聪明了,而是让机器看到了对的东西。
……