WEKO3
アイテム
{"_buckets": {"deposit": "59860c5f-a179-4806-80f9-5b9d85fc35dc"}, "_deposit": {"created_by": 1, "id": "79814", "owners": [1], "pid": {"revision_id": 0, "type": "depid", "value": "79814"}, "status": "published"}, "_oai": {"id": "oai:repo.qst.go.jp:00079814", "sets": ["11"]}, "author_link": ["863152", "863151", "863150", "863154", "863149", "863153"], "item_10004_biblio_info_7": {"attribute_name": "書誌情報", "attribute_value_mlt": [{"bibliographicIssueDates": {"bibliographicIssueDate": "2019-11", "bibliographicIssueDateType": "Issued"}, "bibliographicIssueNumber": "11", "bibliographicPageEnd": "553", "bibliographicPageStart": "548", "bibliographicVolumeNumber": "95", "bibliographic_titles": [{"bibliographic_title": "プラズマ・核融合学会誌"}]}]}, "item_10004_description_5": {"attribute_name": "抄録", "attribute_value_mlt": [{"subitem_description": "トカマクプラズマ運転への応用について,異なる源流と思想を持つニューラルネットワークと統計的機械学習によるスパースモデリングそれぞれに基づく具体的な事例を紹介し,この方面への機械学習のアプローチの動向と展開を議論する.ニューラルネットワークの応用例は内部輸送障壁を伴うプラズマのイオン温度勾配の制御,スパースモデリングの応用例はディスラプション予知を課題としたものである.これらは輸送特性の変化や破壊的突発現象という非線形性が際立った現象の端的な例である.いずれの対象も,時間発展微分方程式で表現するような要素還元的な物理モデルによって精確に予測し,制御することは現状として難しい.このため,実験およびシミュレーションからのデータと機械学習の手法を用いてその解決を目指すデータ駆動型アプローチが近年注目されている.世界的に実機への応用は未だ途上であり,様々な試みがなされる中,ここで紹介する2例はトカマクプラズマ運転の研究開発に対して,適応的制御と仮説の提供という大きな展開の可能性を持っている.", "subitem_description_type": "Abstract"}]}, "item_10004_publisher_8": {"attribute_name": "出版者", "attribute_value_mlt": [{"subitem_publisher": "プラズマ・核融合学会"}]}, "item_10004_relation_17": {"attribute_name": "関連サイト", "attribute_value_mlt": [{"subitem_relation_type_id": {"subitem_relation_type_id_text": "http://www.jspf.or.jp/Journal/PDF_JSPF/jspf2019_11/jspf2019_11-548.pdf", "subitem_relation_type_select": "URI"}}]}, "item_access_right": {"attribute_name": "アクセス権", "attribute_value_mlt": [{"subitem_access_right": "metadata only access", "subitem_access_right_uri": "http://purl.org/coar/access_right/c_14cb"}]}, "item_creator": {"attribute_name": "著者", "attribute_type": "creator", "attribute_value_mlt": [{"creatorNames": [{"creatorName": "若月, 琢馬"}], "nameIdentifiers": [{"nameIdentifier": "863149", "nameIdentifierScheme": "WEKO"}]}, {"creatorNames": [{"creatorName": "横山, 達也"}], "nameIdentifiers": [{"nameIdentifier": "863150", "nameIdentifierScheme": "WEKO"}]}, {"creatorNames": [{"creatorName": "大山, 直幸"}], "nameIdentifiers": [{"nameIdentifier": "863151", "nameIdentifierScheme": "WEKO"}]}, {"creatorNames": [{"creatorName": "山田, 弘司"}], "nameIdentifiers": [{"nameIdentifier": "863152", "nameIdentifierScheme": "WEKO"}]}, {"creatorNames": [{"creatorName": "Wakatsuki, Takuma", "creatorNameLang": "en"}], "nameIdentifiers": [{"nameIdentifier": "863153", "nameIdentifierScheme": "WEKO"}]}, {"creatorNames": [{"creatorName": "Oyama, Naoyuki", "creatorNameLang": "en"}], "nameIdentifiers": [{"nameIdentifier": "863154", "nameIdentifierScheme": "WEKO"}]}]}, "item_language": {"attribute_name": "言語", "attribute_value_mlt": [{"subitem_language": "jpn"}]}, "item_resource_type": {"attribute_name": "資源タイプ", "attribute_value_mlt": [{"resourcetype": "article", "resourceuri": "http://purl.org/coar/resource_type/c_6501"}]}, "item_title": "小特集 プラズマ・インフォマティクス -データ駆動科学のプラズマへの応用 4.トカマクプラズマ運転への応用展開", "item_titles": {"attribute_name": "タイトル", "attribute_value_mlt": [{"subitem_title": "小特集 プラズマ・インフォマティクス -データ駆動科学のプラズマへの応用 4.トカマクプラズマ運転への応用展開"}]}, "item_type_id": "10004", "owner": "1", "path": ["11"], "permalink_uri": "https://repo.qst.go.jp/records/79814", "pubdate": {"attribute_name": "公開日", "attribute_value": "2020-04-06"}, "publish_date": "2020-04-06", "publish_status": "0", "recid": "79814", "relation": {}, "relation_version_is_last": true, "title": ["小特集 プラズマ・インフォマティクス -データ駆動科学のプラズマへの応用 4.トカマクプラズマ運転への応用展開"], "weko_shared_id": -1}
小特集 プラズマ・インフォマティクス -データ駆動科学のプラズマへの応用 4.トカマクプラズマ運転への応用展開
https://repo.qst.go.jp/records/79814
https://repo.qst.go.jp/records/7981436965501-c639-4675-a1a1-668ec729d862
Item type | 一般雑誌記事 / Article(1) | |||||
---|---|---|---|---|---|---|
公開日 | 2020-04-06 | |||||
タイトル | ||||||
タイトル | 小特集 プラズマ・インフォマティクス -データ駆動科学のプラズマへの応用 4.トカマクプラズマ運転への応用展開 | |||||
言語 | ||||||
言語 | jpn | |||||
資源タイプ | ||||||
資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 | |||||
資源タイプ | article | |||||
アクセス権 | ||||||
アクセス権 | metadata only access | |||||
アクセス権URI | http://purl.org/coar/access_right/c_14cb | |||||
著者 |
若月, 琢馬
× 若月, 琢馬× 横山, 達也× 大山, 直幸× 山田, 弘司× Wakatsuki, Takuma× Oyama, Naoyuki |
|||||
抄録 | ||||||
内容記述タイプ | Abstract | |||||
内容記述 | トカマクプラズマ運転への応用について,異なる源流と思想を持つニューラルネットワークと統計的機械学習によるスパースモデリングそれぞれに基づく具体的な事例を紹介し,この方面への機械学習のアプローチの動向と展開を議論する.ニューラルネットワークの応用例は内部輸送障壁を伴うプラズマのイオン温度勾配の制御,スパースモデリングの応用例はディスラプション予知を課題としたものである.これらは輸送特性の変化や破壊的突発現象という非線形性が際立った現象の端的な例である.いずれの対象も,時間発展微分方程式で表現するような要素還元的な物理モデルによって精確に予測し,制御することは現状として難しい.このため,実験およびシミュレーションからのデータと機械学習の手法を用いてその解決を目指すデータ駆動型アプローチが近年注目されている.世界的に実機への応用は未だ途上であり,様々な試みがなされる中,ここで紹介する2例はトカマクプラズマ運転の研究開発に対して,適応的制御と仮説の提供という大きな展開の可能性を持っている. | |||||
書誌情報 |
プラズマ・核融合学会誌 巻 95, 号 11, p. 548-553, 発行日 2019-11 |
|||||
出版者 | ||||||
出版者 | プラズマ・核融合学会 | |||||
関連サイト | ||||||
識別子タイプ | URI | |||||
関連識別子 | http://www.jspf.or.jp/Journal/PDF_JSPF/jspf2019_11/jspf2019_11-548.pdf |