【儀表網(wǎng) 研發(fā)快訊】近日，中國科學(xué)院合肥物質(zhì)院等離子體所EAST大科學(xué)工程團(tuán)隊孫有文課題組在托卡馬克人工智能物理研究方面取得系列新進(jìn)展。該團(tuán)隊利用先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，成功開發(fā)了針對關(guān)鍵物理現(xiàn)象的智能預(yù)測與識別模型，相關(guān)研究成果發(fā)表于核聚變領(lǐng)域核心期刊Nuclear Fusion和Plasma Physics and Controlled Fusion。由王輝輝副研究員協(xié)助指導(dǎo)的博士生鄧郭洪為兩篇論文的第一作者。
在未來的大型聚變裝置(如ITER)中，等離子體大破裂因其瞬間釋放的巨大熱能和磁能，被視為對裝置安全運行的最大潛在威脅。因此，建立可靠的破裂緩解系統(tǒng)(DMS)至關(guān)重要，而這一切的前提是能對大破裂(“鎖模”現(xiàn)象是導(dǎo)致大破裂最主要的誘因之一)進(jìn)行精準(zhǔn)、及時的預(yù)測。除了避免災(zāi)難性的破裂，實現(xiàn)對等離子體運行狀態(tài)的精確、智能識別與控制，是未來聚變堆實現(xiàn)高性能穩(wěn)態(tài)運行的另一核心問題。高約束模(H-mode)是ITER的標(biāo)準(zhǔn)運行模式，但其伴生的邊界局域模(ELM)可能對偏濾器靶板造成過高熱負(fù)荷，對其自動及時識別是未來聚變堆走向智能控制的重要一步。
課題組在鎖模破裂預(yù)測研究中，采用了“前置可解釋性”(ante-hoc)機(jī)器學(xué)習(xí)方法。該方法利用決策樹(Decision Tree)模型內(nèi)在的透明性，不僅要“知其然”，更要“知其所以然”。團(tuán)隊開發(fā)的“可解釋性預(yù)測模型”，在測試集上的受試者工作特征曲線下面積(AUC)高達(dá)0.997，并成功揭示了導(dǎo)致鎖模破裂的關(guān)鍵物理量。在此基礎(chǔ)上，為滿足真實實驗需求，團(tuán)隊進(jìn)一步開發(fā)了“實時預(yù)測模型”，實現(xiàn)了94%的成功預(yù)警率和平均137毫秒的預(yù)警時間，足以滿足ITER對破裂預(yù)警的需求。這一研究不僅能夠為EAST提供可靠的破裂預(yù)警，更通過可解釋性分析，為深入理解破裂物理過程提供參考。
在另一項關(guān)于等離子體約束狀態(tài)自動識別的研究中，課題組創(chuàng)新性地采用了多任務(wù)學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(MTL-NN)。該方法巧妙地將運行模式識別(判斷處于L-mode或H-mode)和邊界局域模(ELM)探測兩個緊密關(guān)聯(lián)的物理任務(wù)融合到一個模型中進(jìn)行協(xié)同學(xué)習(xí)。通過共享網(wǎng)絡(luò)層，模型能夠?qū)崿F(xiàn)任務(wù)間的相互糾錯，顯著提升了模型的準(zhǔn)確性和魯棒性。為降低信號噪聲干擾，模型以物理定標(biāo)率中的標(biāo)量參數(shù)作為輸入特征。實驗結(jié)果表明，該多任務(wù)學(xué)習(xí)模型的識別準(zhǔn)確率高達(dá)96.7%，相比同一數(shù)據(jù)庫下的單任務(wù)模型提升了3.6%。這一成果為托卡馬克等離子體運行狀態(tài)提供了一種高效、精準(zhǔn)的實時“診斷儀”，是發(fā)展先進(jìn)等離子體反饋控制系統(tǒng)、實現(xiàn)高性能穩(wěn)態(tài)運行的關(guān)鍵一步。
以上工作得益于EAST大科學(xué)裝置團(tuán)隊成員間的共同協(xié)作。這些研究成果展示了人工智能在解決核聚變關(guān)鍵問題上的巨大潛力：不僅對EAST裝置未來的高效運行具有直接的應(yīng)用價值，也為ITER的智能控制和穩(wěn)定運行提供了重要的科學(xué)參考和技術(shù)儲備。
目前課題組正在深入開展多種物理過程的人工智能集成控制。相關(guān)研究受到國家磁約束核聚變能發(fā)展研究專項、國家自然科學(xué)基金、中國科學(xué)院先導(dǎo)B、安徽省自然科學(xué)基金、合肥物質(zhì)院院長基金等項目的資助。
圖1.一次放電實驗中的鎖模破裂預(yù)測及模型預(yù)警的決策路徑
圖2.鎖模破裂模型各特征的重要性排序
圖3. 用于等離子體約束狀態(tài)自動識別的多任務(wù)學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖
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