The objective of the Fourth Technical Meeting on Fusion Data Processing, Validation and Analysis was to provide a platform during which a set of topics relevant to fusion data processing, validation and analysis are discussed with the view of extrapolating needs to next step fusion devices such as ITER. The validation and analysis of experimental data obtained from diagnostics used to characterize fusion plasmas are crucial for a knowledge-based understanding of the physical processes governing the dynamics of these plasmas. This paper presents the recent progress and achievements in the domain of plasma diagnostics and synthetic diagnostics data analysis (including image processing, regression analysis, inverse problems, deep learning, machine learning, big data and physics-based models for control) reported at the meeting. The progress in these areas highlight trends observed in current major fusion confinement devices. A special focus is dedicated on data analysis requirements for ITER and DEMO with a particular attention paid to artificial intelligence for automatization and improving reliability of control processes.
第4回核融合データ処理、検証および解析に関する技術会合の目的は、核融合データ処理、検証および解析に関連する一連のトピックを、ITERのような次世代核融合装置へのニーズを外挿する観点から議論する場を提供することでした。核融合プラズマを特徴付けるために使用される診断装置から得られる実験データの検証と解析は、これらのプラズマの力学を支配する物理プロセスの知識に基づく理解にとって極めて重要です。本論文は、会合で報告されたプラズマ診断およびシンセティック診断データ解析（画像処理、回帰分析、逆問題、深層学習、機械学習、ビッグデータ、制御のための物理ベースモデルを含む）の分野における最近の進歩と成果を紹介します。これらの分野における進歩は、現在の主要な核融合閉じ込め装置で観察される傾向を浮き彫りにします。ITERおよびDEMOに対するデータ解析要件に特に焦点が当てられ、自動化と制御プロセスの信頼性向上のための人工知能に特に注意が払われています。