The Third IAEA Technical Meeting on Fusion Data Processing, Validation and Analysis took place at the IAEA Headquarters in Vienna, Austria, from 28–31 May and brought together more than 60 scientists and engineers from 19 Member States, the European Commission and ITER Organisation working on data analysis and machine learning (ML) methods for the processing of fusion data, collected either from experimental diagnostics or from plasma simulations.'Accurate data processing leads to a better understanding of the physics related to nuclear fusion research. It is essential for the careful estimate of the error bars of the raw measurements and processed data,' said D. Mazon (Chair, CEA, France) in his introductory talk and progress has been shown in this direction during the meeting. In particular the meeting discussed new developments in fusion R&D applications in the following areas: inversion techniques, such as tomography; magnetic topology reconstruction, such as equilibrium reconstructions; system identification; scaling laws determination and their accuracy for extrapolation from current machines to fusion reactors; model-based algorithms for control applications; identification of spurious and undesired events, such as disruptive phenomena or hot spots in infra-red images using sophisticated mathematical techniques like neural network and support vector machines.Discussions also focused on the potential use of these techniques for ITER, in particular, on their relevance to the first ITER plasma. The use of Integrated Modelling & Analysis Suite (IMAS) infrastructure—a convenient platform that allows implementation of different simulation codes in the same format—and synthetic diagnostics that could be coupled with this structure, in order to test the different mathematical approaches developed by the meeting participants, were explored in detail. Recent results and progress in the development of new tools will be discussed during the next meeting on the topic, scheduled in 2021.
第3回IAEA核融合データ処理・検証・解析に関する技術会合は、オーストリア・ウィーンのIAEA本部において5月28日から31日まで開催され、実験診断またはプラズマシミュレーションのいずれかから収集された核融合データの処理のためのデータ解析および機械学習(ML)手法に取り組む、19の加盟国、欧州委員会、ITER機構からの60名以上の科学者および技術者が集まった。「正確なデータ処理は、核融合研究に関連する物理のより良い理解につながります。これは、生の測定値および処理済みデータの誤差範囲を注意深く推定するために不可欠です」と、D. Mazon(議長、CEA、フランス)は冒頭の講演で述べた。そして、会合期間中にこの方向での進展が示された。特に、会合では以下の分野における核融合研究開発応用の新しい展開について議論された:トモグラフィーなどの逆変換技術;平衡再構成などの磁気トポロジー再構成;システム同定;スケーリング則の決定と、現在の装置から核融合炉への外挿に対するその精度;制御応用のためのモデルベースアルゴリズム;ニューラルネットワークやサポートベクターマシンのような高度な数学的手法を用いた、ディスラプション現象や赤外線画像のホットスポットなどの、偽の望ましくない事象の同定。議論はまた、これらの手法のITERへの潜在的な利用、特に最初のITERプラズマとの関連性に焦点を当てた。会合参加者によって開発されたさまざまな数学的アプローチをテストするために、異なるシミュレーションコードを同じ形式で実装することを可能にする便利なプラットフォームである統合モデリング・解析スイート(IMAS)インフラストラクチャと、この構造に結合できる合成診断の利用が詳細に検討された。新しいツールの開発における最近の結果と進展は、2021年に開催予定のこのテーマに関する次回会合で議論される予定である。