Numerical investigation of a CNN-based approach to reconstruct turbulent electric fields in laser-driven plasmasOpen Access

この論文は、レーザ駆動プラズマ中で発生する乱流電場を、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用いて再構成する手法を数値的に検討したものです。従来の計測手法では捉えにくい微細な電場構造を、CNNの学習能力を活用して高精度に再現することを目指しています。数値シミュレーションデータを用いてCNNモデルを訓練し、その再構成性能を評価しました。結果として、CNNが乱流電場の特徴を効果的に捉えられることが示されました。この研究は、プラズマ診断技術の進展に寄与し、特にレーザ核融合や天体プラズマの理解に役立つ可能性があります。