For many years, machine learning tools have proved to be very powerful disruption predictors in tokamaks. On the other hand, the vast majority of the techniques deployed assume that the input data is independent and is sampled from exactly the same probability distribution for the training set, the test set and the final real time deployment. This hypothesis is certainly not verified in practice, since the experimental programmes evolve quite rapidly, resulting typically in ageing of the predictors and consequent suboptimal performance. This paper describes various adaptive training strategies that have been tested to maintain the performance of disruption predictors in non-stationary conditions. The proposed approaches have been implemented using new ensembles of classifiers, explicitly developed for the present application. The improvements in performance are unquestionable and, given the difficulties encountered so far in translating predictors from one device to another, the proposed adaptive methods from scratch can therefore be considered a useful option in the arsenal of alternatives envisaged for the next generation of devices, particularly at the very beginning of their operation.
長年にわたり、機械学習ツールはトカマクにおけるディスラプション予測器として非常に強力であることが証明されてきた。一方、展開されている技術の大部分は、入力データが独立であり、訓練セット、テストセット、および最終的なリアルタイム展開に対して正確に同じ確率分布からサンプリングされることを仮定している。この仮説は実際には確かに検証されておらず、実験プログラムが急速に進化するため、典型的には予測器の老朽化とそれに伴う準最適な性能をもたらす。本論文では、非定常条件におけるディスラプション予測器の性能を維持するために試験された様々な適応的訓練戦略について述べる。提案されたアプローチは、本用途のために明示的に開発された新しい分類器のアンサンブルを用いて実装されている。性能の改善は疑いの余地がなく、これまでに予測器をある装置から別の装置へ移す際に遭遇した困難を考慮すると、提案されたゼロからの適応的手法は、次世代装置のために想定された代替手段の武器庫において、特にその運用のごく初期において、有用な選択肢と見なすことができる。