Exploring parameter dependencies in fusion experiments using interpretable machine learning: A case study on core electron temperature in EAST

Ying Liu, Shengdi Liao, Xiaotao Liu, GuoSheng Xu, ... Tianfu Zhou2026年2月Fusion Engineering and DesignIF 1.7 出版社

AIによる論文要約

解釈可能な機械学習を用いた核融合実験におけるパラメータ依存性の探求：EASTにおけるコア電子温度のケーススタディ

JA核融合研究者やプラズマ物理に興味のある学生、機械学習を応用したい研究者#核融合 #機械学習 #EAST #電子温度 #解釈可能性

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この論文は、核融合実験装置EASTのコア電子温度に影響を与えるパラメータを、解釈可能な機械学習を用いて分析したものです。従来のブラックボックスモデルではなく、決定木や特徴量重要度などの手法を用いることで、物理的に意味のあるパラメータ依存性を明らかにしました。その結果、加熱パワーや密度が電子温度に強く影響することが確認されました。この研究は、機械学習を核融合研究に応用する際の信頼性向上に貢献します。