A new approach to determine the power law expressions for the threshold between the H and L mode of confinement is presented. The method is based on two powerful machine learning tools for classification: neural networks and support vector machines. Using as inputs clear examples of the systems on either side of the transition, the machine learning tools learn the input–output mapping corresponding to the equations of the boundary separating the confinement regimes. Systematic tests with synthetic data show that the machine learning tools provide results competitive with traditional statistical regression and more robust against random noise and systematic errors. The developed tools have then been applied to the multi-machine International Tokamak Physics Activity International Global Threshold Database of validated ITER-like Tokamak discharges. The machine learning tools converge on the same scaling law parameters obtained with non-linear regression. On the other hand, the developed tools allow a reduction of 50% of the uncertainty in the extrapolations to ITER. Therefore the proposed approach can effectively complement traditional regression since its application poses much less stringent requirements on the experimental data, to be used to determine the scaling laws, because they do not require examples exactly at the moment of the transition.
HモードとLモードの閉じ込め遷移間の閾値に対するべき乗則表現を決定する新しいアプローチを提示する。この手法は、分類のための2つの強力な機械学習ツール、すなわちニューラルネットワークとサポートベクターマシンに基づいている。遷移の両側におけるシステムの明確な例を入力として用いることで、機械学習ツールは閉じ込め状態を分離する境界の方程式に対応する入出力マッピングを学習する。合成データを用いた系統的なテストにより、機械学習ツールは従来の統計的回帰と競合する結果を提供し、ランダムノイズおよび系統的誤差に対してより頑健であることが示される。開発されたツールは、検証済みのITER類似トカマク放電からなる多機種国際トカマク物理活動国際閾値データベースに適用された。機械学習ツールは、非線形回帰によって得られたものと同じスケーリング則パラメータに収束する。一方、開発されたツールはITERへの外挿における不確実性を50%削減することを可能にする。したがって、提案されたアプローチは、遷移の正確な瞬間における例を必要としないため、スケーリング則を決定するための実験データに対する要求がはるかに緩和され、従来の回帰を効果的に補完することができる。