The method of using neural networks (NNs) for turbulent transport prediction in a simplified model of tokamak plasmas is explored. The NNs are trained on a database obtained via test-particle simulations of a transport model in the slab-geometrical approximation. It consists of a five-dimensional input of transport model parameters, and the radial diffusion coefficient as output. The NNs display fast and efficient convergence, a validation error below 2, and predictions in excellent agreement with the real data, obtained orders of magnitude faster than test-particle simulations. In comparison to a spline interpolation, the NN outperforms, exhibiting better predicting and extrapolating capabilities. We demonstrate the preciseness and efficiency of this method as a proof-of-concept, establishing a promising approach for future, more comprehensive research on the use of NNs for transport predictions in tokamak plasmas.
トカマクプラズマの簡略化モデルにおける乱流輸送予測にニューラルネットワーク(NN)を用いる方法を探求する。NNは、スラブ幾何近似における輸送モデルのテスト粒子シミュレーションによって得られたデータベースで訓練される。それは、輸送モデルパラメータの5次元入力と、出力としての半径方向拡散係数から成る。NNは、高速で効率的な収束、2未満の検証誤差、そして実データと極めて良く一致する予測を示し、テスト粒子シミュレーションよりも桁違いに高速に得られる。スプライン補間と比較して、NNは優れており、より良い予測および外挿能力を示す。我々は、この方法の精度と効率を概念実証として示し、トカマクプラズマにおける輸送予測へのNNの使用に関する将来のより包括的な研究のための有望なアプローチを確立する。