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J-GLOBAL ID：202202266794406490   整理番号：22A0640059

平衡ランダムフォレストによるNSTXにおける抵抗壁モード安定性の予測と反事実説明【JST・京大機械翻訳】

Predicting resistive wall mode stability in NSTX through balanced random forests and counterfactual explanations

著者 (4件)： Piccione A. (Department of Electronic and Electrical Engineering, University College London, WC1E 7JE, United Kingdom) ,  Berkery J.W. (Department of Applied Physics and Applied Mathematics, Columbia University, New York, NY 10027, United States of America) ,  Sabbagh S.A. (Department of Applied Physics and Applied Mathematics, Columbia University, New York, NY 10027, United States of America) ,  Andreopoulos Y. (Department of Electronic and Electrical Engineering, University College London, WC1E 7JE, United Kingdom)
資料名： Nuclear Fusion  (Nuclear Fusion)
巻： 62  号： 3  ページ： 036002 (17pp)  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0220B  ISSN： 0029-5515  CODEN： NUFUAU  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 破壊事象キャラクタリゼーションと予測フレームワークの最近の進歩は,物理理論によって導かれる機械学習が,球状トカマクプラズマの理想的な安定性特性の高速計算のための支援ツールとして容易に実装できることを示した。このアイデアを拡張するために,訓練データにおける不均衡を考慮したカスタマイズランダムフォレスト(RF)分類器を用いて,NSTX球状トカマクからの高ベータ放電のセットに対する抵抗壁モード(RWM)安定性を予測した。より具体的には,このアプローチにより,森林における各樹木を,ユーザ定義オーバー/アンダーサンプルによりバランスしたサンプルで訓練した。提案手法は,手での問題に対する古典的コスト感受性法よりも,特にランダムアンダーサンプルとの連携において,訓練時間の3倍の削減をもたらした。モデルの決定をさらに理解するために,決定点プロセス(DPP)に基づく多様な説明を,生成して,評価した。DPPの利用により,基礎となるRFモデルは,仮定的磁気流体力学活動の存在が,同時に不安定になるからRWMを予防し,これは,以前の物理学知識によって確かに予測される反作用であると推論する。この結果は,データ駆動RF分類器と事前物理直感の手作業埋め込みなしの対物の使用から現れることを考えると,不安定な放電のセットに対してRWMを安定に維持するβ_Nレベルを生成することにより,リアルタイム制御をシミュレートするための対抗策の使用を動機づけた。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *トカマク ,  プラズマ ,  電磁流体力学 ,  *放電 ,  感受性 ,  キャラクタリゼーション ,  高速計算 ,  機械学習
準シソーラス用語： 球状トカマク ,  *ランダムフォレスト ,  *NSTX ,  *抵抗性壁モード , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 核融合装置  (BJ02083Z) ,  プラズマ波,プラズマ不安定性  (BJ02050T)

タイトルに関連する用語 (7件)： 平衡 ,  ランダムフォレスト ,  NSTX ,  抵抗壁モード ,  安定性 ,  予測 ,  説明