本文介绍了一种结合神经网络和可微求解器的等离子体动力学建模框架，应用于惯性聚变领域，探索新物理效应。研究利用神经偏微分方程进行快速模拟，考察图神经网络替代传统模拟器的可能性，并通过深度学习提高等离子体演化预测精度，成功降低电流干扰，为托卡马克研究提供新方法。