Fusion Plasma Performance를 최적화하는 머신러닝의 역할

Fusion 플라즈마 이해

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Fusion Research의 기계 학습 역할

기계 학습 알고리즘은 초시적 인 신경망에서 심층적 인 학습에 이르기까지 이제는 퓨전 연구에 필수적입니다. 그들의 기본 강도는 높은 차원, 노이즈 데이터 및 플라즈마 행동을 지배하는 비선형적 인 관계를 식별하는 데 속합니다. 물리 모델을 대체하는 것보다 ML은 더 빠르고 유연한 약을 제공함으로써 더 빠르고 유연한 약을 제공함으로써 최초의 포진 시뮬레이션을 강화하는 비선형적 상관 관계를 발견합니다.

Plasma Instabilities의 데이터 드라이브 예측

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실시간 회절 예측기 통합 제어 시스템은 ITER의 이정표이며, 이는 탁월한 스케일과 불타는 플라즈마의 에너지 처리가 가능한 견고한 적응형 시스템을 필요로 합니다.

실시간 제어 최적화

Fusion의 핵심 기계 학습 기술

프로필 Reconstruction을위한 감독 학습

, 전자 온도, 이온 조밀도, 현재 배급)는 이해 성과를 위해 근본적입니다. 감독된 ML 모형은 제한된 진단 측정에서 이 단면도를, 수시로 tomography 근거한 변환 방법 보다는 더 빠르게 infer 할 수 있습니다. 예를 들면, 중앙 네트워크는 떨어져 선 평형 부호에서 합성 자료에 훈련된 실제 시각 단면도 추정을 제공할 수 있습니다, 내부 장벽 수송 같이 진보된 tokamak 시나리오를 위한 통제 반복으로 먹이.

Anomaly 탐지를 위한 Unsupervised 학습

자동 해독 알고리즘을 사용하여 Anomaly 탐지는 선명한 플라스마 상태를 식별하거나 장비 분해를 나타냅니다. 정상적인 운영 조건의 압축 표현을 배우면 신호가 실패를 초래할 수 있는 이 모델 플래그 편차가 있습니다. 이 접근법은 KSTAR 및 ASDEX 업그레이드에서 데이터에 적용되어 미묘한 선구자가 가장자리에 위치하는 모드(ELM)로 표시되었습니다.

심층 모델링을위한 딥 학습

플라즈마 turbulence 드라이브 anomalous 열 수송, confinement 감소. 첫 번째-principles gyrokinetic 시뮬레이션은 매우 적절합니다. 딥 학습 surrogates는이 시뮬레이션을 에뮬레이션 할 수 있으며, 급속한 매개 변수 검사 및 turbulence-suppression 전략의 최적화를 허용합니다. 예를 들어, convolutional 변성 오토엔코더는 감소된 입력에서 덩어리 열 플럭스를 예측하기 위해 사용되었습니다. 자기 설계의 구성을 최적화했습니다.

도전과 미래 방향

ML을 주입하는 것은 매우 진보적 인 점도적 인 동작으로 몇 번의 장애물을 나타냅니다.

데이터 품질 및 가용성

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책임과 신뢰

ML 모델은 해석할 수 있는 규정 및 안전 요구 사항입니다. "블랙 박스" 예측자는 퓨전 반응기와 같은 위험한 환경에서 실시간 제어에 대해 신뢰할 수 없습니다. 연구자들은 physics intuition에 대한 검증을 가능하게하는 입력 기능 인 드라이브 예측을 식별하는 데 설명 가능한 AI 방법 (예 : SHAP, 주의 메커니즘)을 개발하는 것입니다. 장애 예측을 위해, 이것은 경보에 대한 책임있는 시간과 센서를 로컬라이제이션하고, 운전자는 모델의 모델의 검증을 돕는 데 도움을 줍니다.

실시간 배포

실시간 제어 루프에서 ML 모델을 배포하는 것은 엄격한 대기 시간 제약 (sub-millisecond to few milliseconds)을 부과합니다. 모델 압축, 정량화 및 하드웨어 가속 (FPGAs, GPUs)는 필수적입니다. 다음 단계는 ITER와 같은 주요 시설의 플라즈마 제어 시스템 (PCS)로 훈련 된 신경 네트워크를 embed하는 것입니다. 신뢰성과 세례는 파라마운트입니다.

Disciplines 사이 협업

성공적인 ML 응용 프로그램은 퓨전 물리 물리학자 및 데이터 과학자 간의 긴밀한 파트너십을 요구합니다. 의사들은 의미있는 기능과 검증된 예측을 curate해야 합니다. 데이터 과학자는 물리적 특성에 대한 모델들을 설계해야 합니다. Fusion Data Portal과 Fusion Workshop 시리즈를 위한 AI와 같은 교차 디펜서 이니셔티브는 이 협력을 촉진하고 있습니다. 데이터 세트 및 벤치 마크 도전도 가속화하는 진행도 있습니다.