研究者
J-GLOBAL ID：202301000349321899   更新日: 2025年02月20日

成田 絵美

ナリタ エミ | Narita Emi
所属機関・部署：
京都大学 大学院工学研究科 原子核工学専攻

京都大学 大学院工学研究科 原子核工学専攻 について


職名： 講師
研究分野 (1件)： 核融合学
競争的資金等の研究課題 (4件)：
  • 2024 - 2028 データ同化による核融合プラズマ予測制御手法の開発
  • 2023 - 2026 核融合実験プラズマの乱流輸送モデリングによる分布形成過程の予測研究
  • 2020 - 2023 第一原理乱流計算と機械学習モデリングによる核融合プラズマの分布形成過程の研究
  • 2013 - 2015 トカマクプラズマにおける加熱特性を考慮した乱流輸送機構と閉じ込め性能に関する研究
論文 (29件)：
  • Shinya Maeyama, Mitsuru Honda, Emi Narita, Shinichiro Toda. Multi-fidelity information fusion for turbulent transport modeling in magnetic fusion plasma. Scientific Reports. 2024. 14. 1
  • Mitsuru Honda, Emi Narita, Shinya Maeyama, Tomo-Hiko Watanabe. Multimodal convolutional neural networks for predicting evolution of gyrokinetic simulations. Contributions to Plasma Physics. 2023. 63. 5-6
  • Tomonari Nakayama, Motoki Nakata, Mitsuru Honda, Emi Narita, Masanori Nunami, Seikichi Matsuoka. A simplified model to estimate nonlinear turbulent transport by linear dynamics in plasma turbulence. Scientific Reports. 2023. 13. 1
  • Emi Narita, Mitsuru Honda, Motoki Nakata, Nobuhiko Hayashi, Tomonari Nakayama, Maiko Yoshida. Modification of a machine learning-based semi-empirical turbulent transport model for its versatility. Contributions to Plasma Physics. 2023
  • E. Narita, M. Honda, M. Nakata, M. Yoshida, N. Hayashi. Corrigendum: Quasilinear turbulent particle and heat transport modeling with a neural-network-based approach founded on gyrokinetic calculations and experimental data (2021 Nucl. Fusion 61 116041). Nuclear Fusion. 2022. 62. 7. 079501-079501
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MISC (2件)：
  • 成田絵美, 本多充. 機械学習による輸送モデリング -JT-60Uにおける実践例-. プラズマ・核融合学会誌. 2021. 97. 2. 66-71
  • 本多 充, 成田 絵美, 林 伸彦, 矢木 雅敏, 福山 淳, 村上 定義, 横山 雅之, 藤田 隆明. 統合コード開発の今後の展望. プラズマ・核融合学会誌. 2019. 95. 9. 453-457
講演・口頭発表等 (16件)：
  • Empirical transport modeling for predicting the edge region of H-mode plasmas
    (Japan-Korea Workshop on Fusion Theory 2024 2024)
  • ITPA T&C, Joint experiments/activity proposal, Title: Reduced models of transport in the H-mode pedestal region for integrated simulation
    (Transpor;Confinement Topical;Group Meeting 2024)
  • Hモードプラズマの周辺部の予測を目指した輸送モデリング
    (日本物理学会2024年春季大会 2024)
  • 水素同位体効果を考慮した準線形乱流輸送モデリングと統合シミュレーション
    (第40回プラズマ・核融合学会年会 2023)
  • Convolutional neural network models for forecasting heat fluxes calculated by nonlinear gyrokinetic simulations
    (US-Japan Joint Institute Fusion Theory (JIFT) Collaboration Meeting on Exascale Computing 2023)
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学歴 (2件)：
  • 2011 - 2015 大阪大学 大学院工学研究科 環境・エネルギー工学専攻
  • 2007 - 2011 大阪大学 工学部 環境・エネルギー工学科
学位 (1件)：
  • 博士(工学) (大阪大学)
経歴 (6件)：
  • 2023/06 - 現在 京都大学 大学院工学研究科 原子核工学専攻 講師
  • 2021/07 - 2023/05 国立研究開発法人量子科学技術研究開発機構 主任研究員
  • 2019/04 - 2021/06 国立研究開発法人量子科学技術研究開発機構 研究員
  • 2018/04 - 2019/03 国立研究開発法人量子科学技術研究開発機構 任期付研究員
  • 2016/04 - 2018/03 国立研究開発法人量子科学技術研究開発機構 博士研究員
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委員歴 (3件)：
  • 2020/03 - 現在 国際トカマク物理活動 輸送・閉じ込めトピカルグループ日本委員
  • 2024/07 - 2026/06 プラズマ・核融合学会 プラズマ・核融合学会編集委員
  • 2020/10 - 2024/03 核融合エネルギーフォーラム 専門委員
受賞 (6件)：
  • 2023/03 - スーパーコンピュータ「富岳」成果創出加速プログラム 令和4年度研究交流会 次世代研究者賞 乱流熱流束の時間発展を予測するマルチモーダルニューラルネットワークモデルの開発
  • 2022/11 - 第39回プラズマ・核融合学会年会 若手学会発表賞 機械学習を利用した半経験乱流輸送モデルの拡張と汎用性の検証
  • 2022/11 - 第27回学術奨励賞(伊藤早苗特別賞) 機械学習を用いた核融合プラズマの乱流輸送モデリング
  • 2019/11 - 3rd Asia-Pacific Conference on Plasma Physics, Poster Prize
  • 2017/06 - 7th Asia Pacific Transport Working Group International Conference, Young Research Award
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所属学会 (2件)：
日本物理学会 ,  プラズマ・核融合学会
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