In this research, we develop a data-driven disruption predictor based on Bayesian deep probabilistic learning, capable of predicting disruptions and modeling uncertainty in KSTAR. Unlike conventional neural networks within a frequentist approach, Bayesian neural networks can quantify the uncertainty associated with their predictions, thereby enhancing the precision of disruption prediction by mitigating false alarm rates through uncertainty thresholding. Leveraging 0D plasma parameters from EFIT and diagnostic data, a temporal convolutional network adept at handling multi-time scale data was utilized. The proposed framework demonstrates proficiency in predicting disruptions, substantiating its effectiveness through successful applications to KSTAR experimental data.
本研究では、ベイズ深層確率学習に基づくデータ駆動型ディスラプション予測器を開発し、KSTARにおけるディスラプション予測と不確実性のモデリングを可能にする。頻度論的アプローチ内の従来のニューラルネットワークとは異なり、ベイズニューラルネットワークはその予測に関連する不確実性を定量化でき、それにより不確実性しきい値処理を通じて誤警報率を低減することでディスラプション予測の精度を向上させる。EFITからの0Dプラズマパラメータと診断データを活用し、複数時間スケールのデータを処理するのに適した時間畳み込みネットワークを用いた。提案する枠組みはディスラプション予測における熟達を示し、KSTAR実験データへの成功的な適用を通じてその有効性を裏付けている。