論文の概要: Feature-based Transferable Disruption Prediction for future tokamaks
using domain adaptation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.05361v1
- Date: Mon, 11 Sep 2023 10:13:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-12 12:56:12.742393
- Title: Feature-based Transferable Disruption Prediction for future tokamaks
using domain adaptation
- Title（参考訳）: ドメイン適応を用いた将来のトカマクの特徴に基づくトランスファタブル・ディスラプション予測
- Authors: Chengshuo Shen, Wei Zheng, Bihao Guo, Dalong Chen, Xinkun Ai, Fengming
Xue, Yu Zhong, Nengchao Wang, Biao Shen, Binjia Xiao, Yonghua Ding, Zhongyong
Chen, Yuan Pan and J-TEXT team
- Abstract要約: 本稿では,CORALと呼ばれる領域適応アルゴリズムを用いて,将来のトカマクの破壊を予測するための新しい手法を示す。
ディスラプション予測タスクにドメイン適応を適用しようとする最初の試みである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0854960284180133
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The high acquisition cost and the significant demand for disruptive
discharges for data-driven disruption prediction models in future tokamaks pose
an inherent contradiction in disruption prediction research. In this paper, we
demonstrated a novel approach to predict disruption in a future tokamak only
using a few discharges based on a domain adaptation algorithm called CORAL. It
is the first attempt at applying domain adaptation in the disruption prediction
task. In this paper, this disruption prediction approach aligns a few data from
the future tokamak (target domain) and a large amount of data from the existing
tokamak (source domain) to train a machine learning model in the existing
tokamak. To simulate the existing and future tokamak case, we selected J-TEXT
as the existing tokamak and EAST as the future tokamak. To simulate the lack of
disruptive data in future tokamak, we only selected 100 non-disruptive
discharges and 10 disruptive discharges from EAST as the target domain training
data. We have improved CORAL to make it more suitable for the disruption
prediction task, called supervised CORAL. Compared to the model trained by
mixing data from the two tokamaks, the supervised CORAL model can enhance the
disruption prediction performance for future tokamaks (AUC value from 0.764 to
0.890). Through interpretable analysis, we discovered that using the supervised
CORAL enables the transformation of data distribution to be more similar to
future tokamak. An assessment method for evaluating whether a model has learned
a trend of similar features is designed based on SHAP analysis. It demonstrates
that the supervised CORAL model exhibits more similarities to the model trained
on large data sizes of EAST. FTDP provides a light, interpretable, and
few-data-required way by aligning features to predict disruption using small
data sizes from the future tokamak.
- Abstract（参考訳）: 将来のトカマクにおけるデータ駆動破壊予測モデルに対する高い獲得コストと大きなディスラプティブ放電需要は、ディスラプション予測研究に固有の矛盾をもたらす。
本稿では,CORALと呼ばれる領域適応アルゴリズムに基づく数個の放電のみを用いて,将来のトカマクの破壊を予測する新しい手法を示す。
これはディスラプション予測タスクにドメイン適応を適用する最初の試みである。
本稿では,将来のトカマク(ターゲットドメイン)からのデータと,既存のトカマク(ソースドメイン)からの大量のデータを組み合わせて,既存のトカマクにおける機械学習モデルをトレーニングする。
J-TEXTを既存のトカマクとして,EASTを将来のトカマクとして選択した。
将来のトカマクにおける破壊的データ不足をシミュレートするために,EASTから100個の非破壊的放電と10個の破壊的放電のみを対象領域トレーニングデータとして選択した。
我々は、教師付きコーラルと呼ばれる破壊予測タスクにもっと適するように改善した。
2つのトカマクのデータを混合して訓練したモデルと比較して、教師付きコーラルモデルは将来のトカマクの破壊予測性能を高めることができる(AUC値は0.764から0.890)。
解釈可能な分析を通じて,教師付きサンゴを用いたデータ分布の変換が,今後のトカマクとよりよく似ていることを発見した。
モデルが類似した特徴の傾向を学習したかどうかを評価するための評価手法をSHAP分析に基づいて設計する。
これは、教師付きCORALモデルが、EASTの大規模データサイズでトレーニングされたモデルとより類似していることを示している。
FTDPは、将来のトカマクから小さなデータサイズを使用して破壊を予測するために、機能を調整することで、軽量で解釈可能で、少数のデータ要求の方法を提供する。
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