This paper introduces a disruption predictor constructed through a fully unsupervised two-dimensional mapping of the high-dimensional JET operational space. The primary strength of this disruption predictor lies in its inherent self-organization capability. Diverging from both supervised disruption predictors and earlier approaches suggested by the same authors, which were based on unsupervised models such as Self-Organizing or Generative Topographic Maps, this predictor eliminates the need for labeling data of disruption terminated pulses during training. In prior methods, labels were indeed required post-mapping to inform the model about the presence or absence of disruption precursors at each time instant during the disrupted discharges. In contrast, our approach in this study involves no labeling of data from disruption-terminated experiments. The Self-Organizing Map, operating without any a priori information, adeptly identifies the regions characterizing the pre-disruptive phase. Moreover, SOM discovers non-trivial relationships and captures the complicated interplay of device diagnostics on the internal plasma states from the experimental data. The provided model is highly interpretable; it allows the visualization of high-dimensional data and facilitates easy interrogation of the model to understand the reasons behind its correlations. Hence, utilizing SOMs across various devices can prove invaluable in extracting rules and identifying common patterns, thereby facilitating extrapolation to ITER of the knowledge acquired from existing tokamaks.
本論文は、高次元のJET運転空間の完全に教師なしの2次元マッピングによって構築されたディスラプション予測器を紹介する。このディスラプション予測器の主な強みは、その本質的な自己組織化能力にある。教師ありディスラプション予測器や、同じ著者らが以前に提案した、自己組織化マッや生成的トポグラフィックマップなどの教師なしモデルに基づくアプローチの両方とは異なり、この予測器は、トレーニング中にディスラプションで終了したパルスのデーターにラベル付けする必要をなくす。以前の方法では、ディスラプションを起こした放電の各時点におけるディスラプション前駆体の有無をモデルに知らせるために、マッピング後にラベルが確かに必要であった。対照的に、本究研での我々のアプローチは、ディスラプションで終了した実験からのデータのラベル付けを一切行わない。自己組織化マップは、事前提報なしで動作し、プレディスラプション段階を特徴づける領域を巧みに識別する。さらに、SOMは非自明な関係を発見し、実検データから装置診断と内部プラズマ状態の間の複雑な相互作用を捉える。提供されるモデルは解釈可能性が非常に高い。高次元データの可視化を可能にし、モデルに容易に問い合せて、その相関関係の背後にある理理を理理解することを促促する。したがって、様々な装置にわたってSOMを利用することは、ルールの抽抽出と共通パターンの識別に非常に有用であり、既存のトカマクから得られた知認識のITERへの外挿を容易にすることができる。