@article{oai:repo.qst.go.jp:00079814,
 author = {若月, 琢馬 and 横山, 達也 and 大山, 直幸 and 山田, 弘司 and Wakatsuki, Takuma and Oyama, Naoyuki},
 issue = {11},
 journal = {プラズマ・核融合学会誌},
 month = {Nov},
 note = {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．},
 pages = {548--553},
 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},
 volume = {95},
 year = {2019}
}