Superconducting coils play a critical role in a superconducting-based nuclear fusion device. As the temperature of superconducting magnets increases with a change in current, it is important to predict their temperature to prevent excessive temperature rise of coils and operate them efficiently. We present multi-scale recurrent transformer system, a deep learning model for forecasting the temperature of superconducting coils. Our system recurrently predicts future temperature data of the superconducting coil using the previous data obtained from a multi-scale Korea Superconducting Tokamak Advanced Research poloidal field coil dataset and latent data calculated from previous time step. We apply a multi-scale temperature downsampling approach in our model to effectively learn both the details and the overall structure of the temperature data. We demonstrate the effectiveness of our model through experiments and comparisons with existing models.
超電導コイルは、超電導ベースの核融合装置において重要な役割を果たす。超電導磁石の温度は電流の変化に伴って上昇するため、コイルの過度な温度上昇を防ぎ、効率的に運転するためには、その温度を予測することが重要である。我々は、超電導コイルの温度予測のための深層学習モデルである、マルチスケールリカレントトランスフォーマーシステムを提案する。本システムは、マルチスケールのKorea Superconducting Tokamak Advanced Researchポロイダル磁場コイルデータセットから得られた過去のデータと、前の時間ステップから計算された潜在データを用いて、超電導コイルの将来の温度データを再帰的に予測する。我々は、温度データの詳細と全体構造の両方を効果的に学習するために、モデルにマルチスケール温度ダウンサンプリング手法を適用する。我々は、実験および既存モデルとの比較を通じて、本モデルの有効性を示す。