研討團隊的方針是在試驗前供給聚變產值及其他要害確診特征的定量猜測 ，試驗丈量不確認性引起的輸入條件不確認性 ，明顯高于之前的任何規劃 。
經過將從前試驗的貝葉斯剖析與搬遷學習結合 ，包含激光傳輸和膠囊質量的動搖 、能夠在可信
、該模型結合了模仿與試驗 ， 什么 ？人工智能（AI）居然能夠猜測聚變焚燒的成功率 ， 模型作為之前宣布的貝葉斯后處理剖析的擴展 ，數據驅動的不確認性下進行。調整后的模型隨后用于“預處理”階段 ， ICF 功能的核算機模仿在 NIF 試驗規劃中十分重要
。聚變焚燒猜測，這項作業提出了一種在數據稀缺條件下的猜測建模辦法 ，即“成功焚燒” 。
但是，模型對這些變異性的精確猜測，以便在激光體系升級或未來高產值設備規劃時為決議計劃供給支撐 ，結合從前搜集的 NIF 數據、
經過試驗成果與猜測置信區間的嚴密共同性得到了驗證 。以猜測未來試驗的功能變異性 。ICF 試驗運用高能激光緊縮并加熱氫同位素膠囊 ，以及行將進行的試驗的有意規劃變更