Prediction of disruptions from scratch is an ITER-relevant topic. The first operations with the new ITER-like wall constitute a good opportunity to test the development of new predictors from scratch and the related methodologies. These methodologies have been based on the Advanced Predictor Of DISruptions (APODIS) architecture. APODIS is a real-time disruption predictor that is in operation in the JET real-time network. Balanced and unbalanced datasets are used to develop real-time predictors from scratch. The discharges are used in chronological order. Also, different criteria to decide when to re-train a predictor are discussed. The best results are obtained by applying a hybrid method (balanced/unbalanced datasets) for training and with the criterion of re-training after every missed alarm. The predictors are tested off-line with all the discharges (disruptive/non-disruptive) corresponding to the first three JET ITER-like wall campaigns. The results give a success rate of 93.8% and a false alarm rate of 2.8%. It should be considered that these results are obtained from models trained with no more than 42 disruptive discharges.
ゼロからのディスラプション予測は、ITERに関連する重要なテーマである。新しいITER類似壁を用いた最初の運転は、ゼロからの新しい予測器の開発と関連する方法論を試験する絶好の機会となる。これらの方法論は、Advanced Predictor Of DISruptions（APODIS）アーキテクチャに基づいている。APODISは、JETのリアルタイムネットワークで運用されているリアルタイムディスラプション予測器である。バランスの取れたデータセットと不均衡なデータセットの両方を用いて、ゼロからのリアルタイム予測器を開発する。放電は時系列順に使用される。また、予測器を再訓練するタイミングを決定するための異なる基準についても議論する。最良の結果は、訓練にバランス／不均衡データセットを組み合わせたハイブリッド手法と、見逃し警報のたびに再訓練するという基準を適用することで得られる。予測器は、最初の3回のJET ITER類似壁キャンペーンに対応するすべての放電（ディスラプティブ／非ディスラプティブ）を用いてオフラインで試験される。その結果、成功率は93.8%、誤警報率は2.8%となる。これらの結果は、42回以下のディスラプティブ放電から訓練されたモデルから得られたものであることに留意すべきである。