We present PEdestal Neural Network (PENN) as a machine learning model for tokamak pedestal predictions. Here, the model is trained using the EUROfusion JET pedestal database to predict the electron pedestal temperature and density from a set of global engineering and plasma parameters. Results show that PENN makes accurate predictions on the test set of the database, with R2 = 0.93 for the temperature, and R2 = 0.91 for the density. To demonstrate the applicability of the model, PENN is employed in the European transport simulator (ETS) to provide boundary conditions for the core of the plasma. In a case example in the ETS with varied neutral beam injection (NBI) power, results show that the model is consistent with previous studies regarding NBI power dependency on the pedestal. Additionally, we show how an uncertainty estimation method can be used to interpret the reliability of the predictions. Future work includes further analysis of how pedestal models, such as PENN, or other advanced deep learning models, can be more efficiently implemented in integrating modeling frameworks, and also how similar models may be generalized with respect to other tokamaks and future device scenarios.
我々は、トカマク pedestal 予測のための機械学習モデルとして PEdestal Neural Network (PENN) を提示する。ここでは、モデルは EUROfusion JET pedestal データベースを用いて訓練され、一連の全体工学パラメータおよびプラズマパラメータから電子 pedestal 温度と密度を予測する。結果は、PENN がデータベースのテストセットにおいて正確な予測を行い、温度については R2 = 0.93、密度については R2 = 0.91 であることを示す。モデルの適用可能性を実証するため、PENN は European transport simulator (ETS) に組み込まれ、プラズマコアの境界条件を提供する。中性粒子ビーム入射 (NBI) 出力を変化させた ETS におけるケース例では、モデルは pedestal に対する NBI 出力依存性に関して従来の研究と一致することを示す。さらに、不確実性推定手法を用いて予測の信頼性を解釈する方法を示す。今後の課題としては、PENN などの pedestal モデルや他の高度な深層学習モデルを統合モデリングフレームワークにさらに効率的に実装する方法、および同様のモデルを他のトカマクや将来の装置シナリオに一般化する方法のさらなる分析が含まれる。