While artificial intelligence (AI) has been promising for fusion control, its inherent black-box nature will make compliant implementation in regulatory environments a challenge. This study implements and validates a real-time AI-enabled linear and interpretable control system for successful divertor detachment control with the DIII-D lower divertor camera. Using D2 gas, we demonstrate successful feedback divertor detachment control with a mean absolute difference of 2% from the target for both detachment and reattachment. This automatic training and linear processing framework can be extended to any image-based diagnostic for future fusion reactors.
人工知能（AI）は核融合制御において有望視されてきたが、その本質的なブラックボックス性により、規制環境でのコンプライアンスに適合した実装は課題となる。本研究では、DIII-D下部ダイバータカメラを用いたダイバータ剥離制御の成功のために、リアルタイムAI対応の線形かつ解釈可能な制御システムを実装し検証する。D2ガスを用いて、剥離および再付着の両方について、目標値からの平均絶対差2％のフィードバックダイバータ剥離制御の成功を実証する。この自動トレーニングおよび線形処理フレームワークは、将来の核融合炉における任意の画像ベース診断に拡張可能である。