We present NeuralBranch, an interpretable neural network framework. In this work, we use it specifically to predict the pedestal from key engineering parameters in tokamak fusion experiments. The main goal is to uncover intricate relationships that traditional power scalings, with their limited expressive capacity, fail to capture. A secondary objective is to provide a transparent alternative to current opaque, black-box machine learning models used to predict the pedestal in integrated modeling frameworks. By using the proposed method, we obtain a novel global overview of several intricate dependencies in the JET pedestal database. For instance, while both input power and plasma current are positively correlated with pedestal top pressure and temperature, NeuralBranch reveals an attenuating interaction. This means that increasing power weakens the impact that current has on pedestal pressure and temperature, and vice versa. Further investigation of this interaction may be important to avoid overestimating pedestal stored energy at future machines like ITER when using established power scalings. We also identify an amplifying interaction between plasma current and triangularity, where higher triangularity amplifies the effect of plasma current on pedestal density, and vice versa. In addition to these findings, NeuralBranch matches the accuracy of black-box neural networks, with R2 values as high as 0.88. This demonstrates that interpretability, with its associated benefits, can be achieved without sacrificing accuracy, making NeuralBranch a promising alternative for pedestal predictions.
我々は、解釈可能なニューラルネットワークフレームワークであるNeuralBranchを提示する。本研究では、これをトカマク核融合実験における主要な工学的パラメータからペデスタルを予測するために特化して用いる。主な目的は、表現能力が限られている従来の電力スケーリングでは捉えられない複雑な関係を明らかにすることである。副次的な目的は、統合モデリングフレームワークにおいてペデスタル予測に使用されている現在の不透明なブラックボックス機械学習モデルに代わる、透明性の高い選択肢を提供することである。提案手法を用いることで、JETペデスタルデータベースにおけるいくつかの複雑な依存関係について、新規の全体的俯瞰を得る。例えば、入力パワーとプラズマ電流はともにペデスタルトップ圧力および温度と正の相関を示すが、NeuralBranchは減衰する相互作用を明らかにする。これは、パワーを増加させると電流がペデスタル圧力および温度に及ぼす影響が弱まり、その逆もまた同様であることを意味する。この相互作用のさらなる調査は、確立された電力スケーリングを用いる際に、ITERのような将来の装置でペデスタル蓄積エネルギーを過大評価することを避けるために重要となる可能性がある。また、プラズマ電流と三角形度の間の増幅する相互作用も特定する。ここでは、より高い三角形度がプラズマ電流のペデスタル密度への影響を増幅し、その逆もまた同様である。これらの発見に加えて、NeuralBranchはブラックボックスニューラルネットワークの精度に匹敵し、R2値は0.88にも達する。これは、解釈可能性がそれに伴う利点とともに、精度を犠牲にすることなく達成可能であることを示しており、NeuralBranchはペデスタル予測の有望な代替手段となる。