以一致的数据、模型和配置连接设计、实验、运行与维护，形成可更新的数字表征。

通过数据语义、接口和工作流连接不同尺度与领域模型。

用数据驱动模型近似高成本计算，用于加速扫描、优化或实时推断。

记录输入数据、核数据库、模型版本、配置、运行环境与派生结果。

承担中子能量转换、屏蔽、氚增殖与燃料循环相关功能。

连接等离子体、热工、结构、中子学与材料模型的数据和迭代边界。

提供虚拟DEMO规划、模型集成和验证工作流的案例语境。

提出面向托卡马克数字孪生的AI/机器学习能力组织框架。

用于理解虚拟托卡马克平台中的模型、数据与孪生能力进展。

以一致的数据语义支撑集成访问与工作流连接。

支持多个模型与数据源的组合分析工作流。

公开角色摘要；不代表项目进度判断。

公开计划摘要；未来目标与已实现能力分开理解。