Nowadays, disruption predictors, based on machine learning techniques, can perform well but they typically do not provide any information about the type of disruption and cannot predict the time remaining before the current quench. On the other hand, the automatic identification of the disruption type is a crucial aspect required to optimize the remedial actions and a prerequisite to forecasting the time left for intervening. In this work, a stack of machine learning tools is applied to the task of automatic classification of the disruption types. The strategy is implemented from scratch and completely adaptive; the predictors start operating after the first disruption and update their own models, following the evolution of the experimental program, without any human intervention. Moreover, they are designed to implement a form of transfer learning, in the sense that they identify autonomously the most important disruption classes, generating new ones when necessary. The results obtained are very encouraging in terms of both prediction performance and classification accuracy. On the other hand, regarding the narrowing of the warning times, some progress has been achieved, but new techniques will have to be devised to obtain fully satisfactory properties.
現在、機械学習技術に基づくディスラプション予測器は良好に機能し得るが、通常、ディスラプションの種類に関する情報は一切提供せず、電流クエンチまでの残り時間を予測することもできない。一方、ディスラプションタイプの自動識別は、是正措置を最適化するために必要な重要な側面であり、介入までの残り時間を予測するための前提条件である。本研究では、一連の機械学習ツールをディスラプションタイプの自動分類タスクに適用する。この戦略はゼロから実装され、完全に適応的である。予測器は最初のディスラプション後に動作を開始し、実験プログラムの進展に追従して、いかなる人間の介入もなしに自身のモデルを更新する。さらに、それらは転移学習の一形態を実装するように設計されており、最も重要なディスラプションクラスを自律的に識別し、必要に応じて新しいクラスを生成するという意味である。得られた結果は、予測性能と分類精度の両方の観点で非常に有望である。一方、警告時間の絞り込みに関しては、ある程度の進展が見られたが、完全に満足のいく特性を得るためには新しい技術を考案する必要があるだろう。