| 研究課題/領域番号 |
25K00981
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分14020:核融合学関連
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| 研究機関 | 京都大学 |
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研究代表者 |
本多 充 京都大学, 工学研究科, 教授 (90455296)
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| 研究分担者 |
相羽 信行 国立研究開発法人量子科学技術研究開発機構, 那珂フュージョン科学技術研究所 先進プラズマ研究部, グループリーダー (20414584)
成田 絵美 京都大学, 工学研究科, 講師 (50757804)
前山 伸也 核融合科学研究所, 研究部, 准教授 (70634252)
松山 顕之 京都大学, エネルギー科学研究科, 准教授 (90581075)
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| 研究期間 (年度) |
2025-04-01 – 2029-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2025年度)
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| 配分額 *注記 |
24,830千円 (直接経費: 19,100千円、間接経費: 5,730千円)
2028年度: 3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
2027年度: 3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
2026年度: 2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
2025年度: 15,340千円 (直接経費: 11,800千円、間接経費: 3,540千円)
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| キーワード | 統計的機械学習 / 多目的最適化 / 核融合炉プラズマ / 運転シナリオ開発 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
経験則的試行錯誤によって少数の成功例のみを得ていた状況から脱し、誰もが予見可能な計算時間で核融合炉プラズマの最適解集合を得られる状況を実現するための研究開発を行う。次の3ステップで研究を進める。
① 統計的機械学習であるガウス過程回帰を用いた代理モデルの構築
② 多目的最適化アルゴリズムの開発
③ 多様な最適パラメータの組み合わせを持つ核融合炉プラズマ運転シナリオの開発
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