Dynamics in magnetically confined plasmas are dominated by turbulence driven by spatial inhomogeneities in density and temperature. Simultaneous measurement of velocity field and density fluctuations is necessary to observe the particle transport, but the measurement of the velocity field fluctuations is often challenging. Here, we propose a method to estimation velocity field fluctuations from density fluctuations by using plasma turbulence simulations and a deep technique learning. In order to take multi-scale characteristics into account, the several number of spatial filters are used in the convolutional neural network. The velocity field fluctuations are successfully predicted, and the particle transport estimated from the predicted velocity field fluctuations is within 93.1% accuracy. The deep learning could be used for the prediction of physical variables which are difficult to be measured.
磁気閉じ込めプラズマにおけるダイナミクスは、密度と温度の空間的不均一性によって駆動される乱流によって支配される。粒子輸送を観測するためには、速度場と密度の揺らぎの同時測定が必要であるが、速度場の揺らぎの測定はしばしば困難である。ここでは、プラズマ乱流シミュレーションと深層学習技術を用いて、密度揺らぎから速度場揺らぎを推定する手法を提案する。マルチスケール特性を考慮するため、畳み込みニューラルネットワークにおいて複数の空間フィルタを用いる。速度場揺らぎは良好に予測され、予測された速度場揺らぎから推定された粒子輸送は93.1%の精度を示した。深層学習は、測定が困難な物理量の予測に利用できる可能性がある。