A machine learning informed decay heat prediction framework for fusion structural materials

核融合炉の構造材料は中性子照射で放射化し、運転停止後も崩壊熱を出します。この論文は、その崩壊熱を機械学習で予測する枠組みを提案するものです。材料組成や照射条件などの情報から崩壊熱を推定し、核融合炉の安全評価や材料選定に役立てることを目指します。専門外の読者には、機械学習を使って複雑な放射化発熱を効率よく見積もる研究と理解するとよいでしょう。