Bayesian and particle swarm approaches to inertial confinement fusion optimizationOpen Access

慣性核融合（ICF）は、高エネルギーを発生させるために燃料ペレットを圧縮・加熱する技術です。最適なレーザー条件やターゲット形状を見つけることは非常に複雑で、多くの試行錯誤が必要です。この論文では、ベイズ最適化と粒子群最適化（PSO）という2つの人工知能手法を用いて、ICFの最適化を効率的に行う方法を提案しています。ベイズ最適化は過去の結果から次に試すべき条件を推測し、PSOは多数の粒子が協調して最適解を探します。これらの手法により、実験の回数を減らし、より高い収率を達成する可能性が示されています。学生の皆さんは、核融合と機械学習の接点を学ぶ良い機会となるでしょう。