Fusion performance in tokamaks depends on the core and edge regions as well as on their nonlinear feedbacks. The achievable degree of edge confinement under the constraints of power handling in presence of a metallic wall is still an open question. Therefore, any improvement in the core temperature and density peaking is crucial for achieving target performance. This has motivated further progress in understanding core turbulent transport mechanisms, to help scenario development in present devices and improve predictive tools for ITER operations. In the last two decades, detailed experiments and their interpretation via the gyrokinetic theory of turbulent transport have led to a satisfactory level of understanding of the heat, particle, and momentum transport channels and of their mutual interactions. This paper presents some highlights of the progress, which stems from joint work of several devices and theory groups, in Europe and worldwide within the International Tokamak Physics Activities framework. On the other hand, the achievement of predictive capabilities of plasma profiles via integrated modeling, which also accounts for the nonlinear interactions inherent to the multi-channel nature of transport, is a priority in view of ITER. This requires using faster, reduced models, and the extent to which they capture the complex physics described by nonlinear gyrokinetics must be carefully evaluated. Present quasi-linear models match well experiments in baseline scenarios, and thus offer reliable predictions for the ITER reference scenario, but have issues in advanced scenarios. Some of these challenges are examined and discussed. In the longer term, advances in high performance computing will continue to drive physics discovery through increasingly complex gyrokinetic simulations, allowing also further development of reduced models. The development of neural network surrogate models is another recent advance that bridges the gap towards physics-based fast models for optimization and control applications.
トカマクにおける核融合性能は、コア領域とエッジ領域、およびそれらの非線形フィードバックに依存する。金属壁の存在下での電力処理の制約下におけるエッジ閉じ込めの達成可能な程度は、依然として未解決の問題である。したがって、目標性能を達成するためには、コアの温度および密度のピーキングの改善が極めて重要である。このことが、コアの乱流輸送機構の理解をさらに進める動機となっており、現在の装置におけるシナリオ開発と、ITER運転のための予測ツールの改善に役立てられている。過去20年間にわたり、詳細な実験とジャイロ運動論的乱流輸送理論によるその解釈を通じて、熱、粒子、運動量の各輸送チャネルおよびそれらの相互相互作用に関する理解は満足のいくレベルに達している。本論文では、この進展のハイライトを提示する。これは、欧州および世界規模での複数の装置と理論グループによる共同研究の成果であり、国際トカマク物理活動（ITER Physics Activities）の枠組みの中で行われたものである。一方で、統合モデリングによるプラズマプロファイルの予測能力の達成は、輸送の多チャネル性に固有の非線形相互作用を考慮する必要があるため、ITERを念頭に置いた優先課題である。これには、より高速な低次元（リデュースド）モデルの使用が必要であり、それらが非線形ジャイロ運動論によって記述される複雑な物理をどの程度正確に再現できるかを慎重に検証しなければならない。現在の準線形モデルは、標準シナリオの実験とよく一致しており、ITERの参照シナリオに対して信頼性の高い予測を提供するが、先進シナリオでは問題が残る。これらの課題のいくつかを検討し、議論する。長期的には、高性能計算の進歩により、ますます複雑化するジャイロ運動論シミュレーションを通じて物理探求が継続的に推進され、それによって低次元モデルのさらなる発展も可能になるであろう。ニューラルネットワークに基づくサロゲートモデルの開発は、最適化および制御応用のための物理ベースの高速モデルへの橋渡しとなる最近のもう一つの進展である。