In magnetic confinement fusion, we rarely measure physical quantities directly; instead, we measure their indirect signatures—photons, currents, and phase shifts. Bridging the gap between these raw signals and the physical parameters of interest (such as density or temperature) has traditionally relied on the inverse problem, a mathematical reconstruction process often plagued by ambiguity and ill-posedness. This tutorial advocates for a paradigm shift toward forward modeling via Synthetic Diagnostics. By processing simulation data through the same transfer functions as experimental instruments, we can translate theoretical predictions into synthetic signals, enabling a rigorous comparison with experiment. We formalize this approach within the TWINTOK framework, a Digital Twin architecture designed for systematic validation. Through detailed case studies—ranging from the spectroscopic evaluation of divertor detachment to the full-wave modeling of turbulence staircases—we demonstrate how synthetic diagnostics reveal physics that standard inversions often miss, such as the significant contribution of wall reflections to bolometric signals. As the community moves toward ITER and fusion power plants, where diagnostic access will be limited and interpretation challenging, this forward modeling approach provides the essential link to validate our predictive capabilities.
磁気閉じ込め核融合において、我々は物理量を直接測定することは稀であり、代わりにその間接的なシグネチャ——光子、電流、位相シフト——を測定する。これらの生信号と関心対象の物理パラメータ（密度や温度など）との間のギャップを埋めることは、伝統的に逆問題に依存してきた。これは、曖昧性や不良設定性にしばしば悩まされる数学的再構成プロセスである。本チュートリアルは、合成診断によるフォワードモデリングへのパラダイムシフトを提唱する。シミュレーションデータを実験機器と同じ伝達関数に通すことにより、理論的予測を合成信号に変換し、実験との厳密な比較を可能にする。我々はこのアプローチを、系統的検証のために設計されたデジタルツインアーキテクチャであるTWINTOKフレームワーク内で形式化する。ダイバータ剥離の分光的評価から乱流階段構造の全波モデリングに至る詳細なケーススタディを通じて、合成診断が標準的な逆変換ではしばしば見逃される物理——ボロメトリック信号への壁反射の顕著な寄与など——を明らかにすることを実証する。コミュニティがITERや核融合発電所へと向かう中で、そこでは診断アクセスが制限され解釈が困難になるが、このフォワードモデリングアプローチは、我々の予測能力を検証するための本質的なリンクを提供する。