रीयल-टाइम फ्यूज़न प्लाज़्मा व्यवहार की भविष्यवाणी और नियंत्रण के लिए AI तकनीक

AI का उपयोग कर रीयल-टाइम फ्यूज़न प्लाज़्मा व्यवहार की भविष्यवाणी और नियंत्रण

• मल्टीमॉडल सुपर-रिज़ॉल्यूशन: कई स्थानिक और समयगत physics scales द्वारा संचालित nonlinear complex systems को किसी एकल diagnostic से पूरी तरह समझा नहीं जा सकता। कई diagnostics को मिलाने पर system physics का अपूर्ण projection बनता है। छिपे हुए cross-correlations की पहचान करके इन अंतरालों को भरा जा सकता है। इसके लिए एक अभिनव machine learning methodology पेश की गई है। यह methodology edge localized modes (ELM) जैसी plasma instabilities से निपटने में मदद करती है.

• machine learning के माध्यम से RT profile control: टोकामक में plasma को नियंत्रित करने के लिए विभिन्न "actuators" का उपयोग किया जाता है। model predictive control के जरिए physics experiments की सफलता दर बढ़ाई जा सकती है और समय बचाया जा सकता है। क्योंकि real-time physics models हमेशा सटीक नहीं होते, इसलिए एक machine learning model विकसित किया गया जो केवल real-time diagnostics का उपयोग करके 100 माइक्रोसेकंड के भीतर predictions तैयार करता है.

high-resolution diagnostics के माध्यम से plasma behavior monitoring

• instability detection और classification: electron cyclotron emission signals के आधार पर plasma core की instabilities का पता लगाने और उन्हें वर्गीकृत करने पर शोध किया गया। Reservoir Computing Networks जैसे machine learning models का उपयोग कर यह दिखाया गया कि वे time-series data processing में प्रभावी हैं.

• diagnostic data की accuracy और coverage में सुधार: diagnostic data की accuracy और coverage fusion research devices और reactors के optimal performance को समझने के लिए महत्वपूर्ण हैं। machine learning आधारित approach के जरिए diagnostic signals को पुनरुत्पादित किया जाता है और signal visualization को बेहतर बनाया जाता है.

tokamak transport models के large-scale database cross-validation और validation

• tokamak transport prediction की reliability में सुधार: DIII-D discharges का उपयोग कर statistical significance सुनिश्चित की गई और prediction models की reliability बढ़ाई गई। 1D transport solvers ASTRA और TRANSP को validate किया गया, जिन्होंने stored energy की भविष्यवाणी में उच्च accuracy दिखाई, लेकिन plasma temperature profile prediction में सरल empirical models की तुलना में कोई statistical advantage नहीं था.

real-time Carbon-III emission front proxy के माध्यम से stable divertor detachment

• stable divertor detachment: यह टोकामक को अत्यधिक heat flux से होने वाले divertor plate damage को रोकते हुए अच्छा confinement बनाए रखने में सक्षम बनाता है। machine learning algorithm का उपयोग कर टोकामक के भीतर कहीं से भी detachment value को सीधे खोजा जा सकता है और आवश्यकता होने पर actuation signals को समायोजित किया जा सकता है.