A new, fully data-driven algorithm has been developed that uses a neural network to predict plasma profiles on a scale of τE into the future given an actuator trajectory and the plasma state history. The model was trained and tested on DIII-D data from the 2013–2018 experimental campaigns. The model runs in tens of milliseconds and is very simple to use. This makes it a potentially useful tool for operators and physicists when planning plasma scenarios. It is also fast enough to be used for real-time model-predictive control.
新しい、完全にデータ駆動型のアルゴリズムが開発された。これは、ニューラルネットワークを用いて、アクチュエータの軌道とプラズマ状態の履歴が与えられた場合に、τEのスケールで将来のプラズマプロファイルを予測するものである。このモデルは、2013年から2018年の実験キャンペーンで得られたDIII-Dデータを用いて訓練およびテストされた。このモデルは数十ミリ秒で動作し、使用は非常に簡単である。これにより、プラズマシナリオを計画する際に、運転員や物理学者にとって有用なツールとなる可能性がある。また、リアルタイムのモデル予測制御に使用するのに十分な速さでもある。