钱振华院士那第二个急切而又刁钻的问题，像一颗投入热油的火星，瞬间点燃了整个会议室的气氛。
如果说第一个问题还只是在试探高斯宇的理论深度，那么第二个问题，就已经直指工程实现的核心！它不再是“是什么”，而是“怎么做”！
这不仅仅考验知识，更考验将理论转化为实践的、那最关键的“桥梁”。
龙卫国的身体再次绷紧，目光炯炯地盯着高斯宇，他期待着这个少年能再次创造奇迹。
高斯宇没有让他失望。
面对这个涉及复杂电磁工程和等离子体物理交叉的难题，他甚至连思考的时间都不需要。那庞大的知识库在他的脑海中，就像一个被完美索引的图书馆，他可以瞬间调出任何他想要的内容。
“钱老，这个问题，涉及到一个‘逆问题’的求解。”高斯宇的语速依旧平稳，却带着一种不容置疑的自信，“我们不是去计算一个既定线圈排布会产生什么样的磁场，而是要根据我们想要的、具有负磁剪切位形的特定‘度规张量’，反向推导出能够生成它的、最优化的电流序列。”
“传统的傅里叶分解法在这里效率太低，且容易陷入局部最优解。我的建议是，采用‘深度强化学习’的算法模型。”
“深度强化学习？”钱振华院士愣了一下，这个词汇在人工智能领域很火，但将其应用到核聚变线圈设计上，他还是第一次听说。
“是的。”高斯宇肯定地点了点头，开始了他碾压式的“教学”。
“我们可以将托卡马克装置的整个真空室，在虚拟空间中进行超高精度建模。将每一个极向场线圈的电流强度和相位，都设定为智能体（Agent）的可操作变量。而我们的目标函数，就是使芯部等离子体区域的磁场，其度规张量的计算结果，与我们设定的目标值之间的‘差异度’最小化。”
“智能体通过数以亿次的自我博弈和试错，在虚拟环境中不断调整电流序列，每一次调整后，都会得到一个‘奖励’或‘惩罚’。经过足够时间的训练，它最终会找到一条我们人类凭直觉和传统计算方法，永远也无法找到的、最优化的‘路径’。这个路径，就是我们想要的电流序列。”
“这套算法，不仅能解决您刚才的问题，甚至可以在反应堆运行的每一个瞬间，进行毫秒级的动态调整，以应对各种突发性的等离子体不稳定性。它……是一个‘活’的解决方案。”
高斯宇说完，平静地看着钱振华。
会议室里，再次陷入了寂静。但这一次的寂静，与之前不同。空气中，开始弥漫着一股名为“狂热”的味道。
钱振华院士的呼吸已经变得无比粗重，他死死地盯着高斯宇，眼神中充满了震撼。他不是没想过用计算机辅助设计，但高斯宇提出的这种“让AI自我进化来寻找答案”的思路，完全超出了他的想象！这根本就不是同一个维度的思考方式！
“好……好……好一个‘活’的解决方案！”钱振华连说三个“好”字，他猛地拿起桌上的笔，在面前的笔记本上奋笔疾书，仿佛生怕错过了任何一个灵感的火花。
而这，仅仅只是一个开始。
接下来的一个小时，彻底变成了高斯宇的个人表演秀，和钱振华院士的“学术追星”现场。
会议室的气氛，开始以前所未有的速度升温。
钱振华院士彻底放开了，他将自己和他的团队，在过去几十年研究中遇到的、那些最顶尖、最前沿、最令人头疼的难题，如同倒豆子一般，一个接一个地抛了出来。
“高斯宇同学！关于‘带状轴模’（GAM）和‘测地声模’（GAM）在湍流抑制中的非线性耦合效应，我们始终无法建立一个精确的数学模型，你有什么看法？”
高斯宇几乎是秒答：“钱老，您和您的团队，陷入了一个误区。你们一直试图用纳维-斯托克斯方程的变体去描述它，但等离子体湍流的本质，更接近于‘元胞自动机’的混沌演化。它的行为在宏观上看似随机，但在更深层次的逻辑规则下，是确定的。我这里有一套基于‘李雅普诺夫指数’的混沌同步算法，可以直接预测并利用这种非线性效应，将其从一个‘麻烦’，变成一个增强约束的‘工具’。”
说着，他直接在面前的战术平板上，写下了一连串让钱振华感到既熟悉又陌生的方程。每一个方程，都像一扇窗，为钱振华打开了一个全新的世界。
“……那……那高能阿尔法粒子的逃逸问题呢？在能量达到3.5兆电子伏特时，它的量子隧穿概率会急剧增加，这对第一壁的损伤是致命的！”钱振华的声音已经带上了一丝颤音，他像一个溺水者，抓住了一根救命稻草。
高斯宇淡然一笑：“量子隧穿，本身就是时空不确定性的体现。既然无法完全阻止，为何不加以引导？我们可以通过设计一种特殊的‘波纹’磁场，在逃逸粒子最可能出现的位置，制造一个微型的‘磁场势阱’。这就像在悬崖边上修一条缓坡，让它顺着我们设计的轨道，安全地滑向偏滤器，而不是直接撞向崖壁。同时，它携带的能量，还能被我们的能量回收系统再次利用。”
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