For design, scenario planning, and control, ITER and all other envisioned tokamaks rely on a variety of statistical and physics-based models to extrapolate to unseen regimes; most notably from low plasma current to high. A 'meta-learning' methodology for combining the accuracy of data-driven models with the generalizability of physics-based models is described and tested, yielding a 5–10 percent improvement in performance beyond either alone for the task of extrapolating time-dependent plasma profile prediction from low- to high- plasma current DIII-D tokamak discharges. Meanwhile, it is shown that both machine learning models extrapolated far-distribution and state-of-the-art 'physics-based' profile predictors fare worse than merely assuming plasma profiles do not change from their initial values. Finally, a variety of other mechanisms for helping data-driven models generalize—transfer learning, adding contextual information from physics simulators, and adding data from the ASDEX Upgrade tokamak—are attempted for similar extrapolation tasks but, in the methodology used in this paper, yield no significant improvement beyond simple data-driven models. Results are summarized in figures 15 and 16.
設計、シナリオ計画、および制御のために、ITERおよび他のすべての構想中のトカマクは、未見の領域、特に低プラズマ電流から高プラズマ電流への外挿を、様々な統計的および物理ベースのモデルに依存している。データ駆動モデルの精度と物理ベースモデルの一般化可能性を組み合わせるための「メタ学習」手法を記述しテストし、時間依存プラズマプロファイル予測を低プラズマ電流から高プラズマ電流のDIII-Dトカマク放電へ外挿するタスクにおいて、単独のいずれかよりも5〜10パーセントの性能向上が得られた。一方で、分布外への外挿を行った機械学習モデルと、最先端の「物理ベース」プロファイル予測器の両方が、プラズマプロファイルが初期値から変化しないと単に仮定するよりも悪い結果となることが示された。最後に、データ駆動モデルの一般化を助けるための他の様々なメカニズム—転移学習、物理シミュレータからの文脈情報の追加、およびASDEX Upgradeトカマクからのデータの追加—が同様の外挿タスクに対して試みられたが、本論文で用いた方法論では、単純なデータ駆動モデルを超える有意な改善は得られなかった。結果は図15および図16に要約されている。