2022 Fiscal Year Research-status Report
強化学習による適応的制御を用いたプラズマの複合制御の実現
| Project/Area Number |
19K14697
|
|---|
| Research Institution | National Institutes for Quantum Science and Technology |
|---|
Principal Investigator |
若月 琢馬 国立研究開発法人量子科学技術研究開発機構, 那珂研究所 先進プラズマ研究部, 主任研究員 (40734124)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2024-03-31
|
| Keywords | トカマク / 強化学習 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
令和4年度はJT-60SAにおける電流分布と圧力分布の複合制御システムの研究開発を進めた。安全係数の最小値を1.5以上に維持しながら、規格化ベータ値が3.0とする制御を学習させた。内部輸送障壁を持つ先進プラズマ運転に対する信頼性の高い複合制御を実現することを目指し、学習時には内部輸送障壁における熱輸送の低減度合い（輸送障壁の強さ）に幅を持たせて学習を行った。しかし、輸送障壁の強さが大きく異なるプラズマでは、複合制御に必要な制御が大きく異なり、単一のニューラルネットワークで適切な制御を学習することが困難であることが明らかになった。
そこで、学習時の輸送障壁の強さを複数の範囲に分割して、それぞれの限定された輸送障壁の強さを持つプラズマに対する複合制御を強化学習した複数のニューラルネットワークを用意した。さらに、強化学習を行う中で得られたプラズマシミュレーションの結果を利用して、計測データから輸送障壁の強さを判定するニューラルネットワークの学習を行った。このニューラルネットワークが判定する輸送障壁の強さに応じて制御に使用するニューラルネットワークを切り替える、二段階のシステムを構築することで、幅広い輸送障壁の強さに対して安全係数と規格化ベータ値の複合制御を実現した。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
JT-60SAにおける電流分布、圧力分布の複合制御を、二段階の制御システムを開発することで実現した。
|
| Strategy for Future Research Activity |
令和4年度に開発を行った電流分布、圧力分布の複合制御を行うシステムについて、外国装置での実験提案を行う。
|
| Causes of Carryover |
世界的な新型コロナウィルス感染症流行の影響により、DIII-D装置を含めた外国装置への実験参加の見通しが立たなくなったため、実験参加及び学会参加旅費として計上していた予算を使用しなかった。令和5年度以降、実験参加及び学会参加旅費として使用する予定である。
|
