从诊断信号理解等离子体状态
聚变诊断的研究将测量对象、探测器、采集链路与数据模型联系起来。团队关注如何让人工智能与现实工程系统交互，在理解信号来源和实验条件的基础上开展分析。
围绕真实工程问题组织研究
研究思路从物理问题出发，梳理可获得的观测、数据质量和模型验证条件。将已有核探测、数字脉冲处理与谱学分析经验延伸到未来聚变诊断研究，具体任务结合课题与实验条件展开。
研究路径与后续交流
邓永康拟于 2027 年赴清华大学聚变教研室攻读博士，方向为人工智能、核聚变能与等离子体诊断。欢迎就诊断数据、信号处理与智能测量展开学术讨论。