論文の概要: EuroPED-NN: Uncertainty aware surrogate model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.00760v2
- Date: Mon, 2 Sep 2024 10:55:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-04 19:43:36.915906
- Title: EuroPED-NN: Uncertainty aware surrogate model
- Title（参考訳）: EuroPED-NN: 疑わしいサロゲートモデル
- Authors: A. Panera Alvarez, A. Ho, A. Jarvinen, S. Saarelma, S. Wiesen, JET Contributors, the AUG team,
- Abstract要約: この研究は、EuroPEDプラズマペデスタルモデルの不確実性を考慮したサロゲートモデルの生成に成功した。
JET-ILWペデスタルデータベースのデータとその後のモデル評価を用いてトレーニングされる。
BNN-NCP法は不確実性を考慮した代理モデルを生成するのに適した方法であることが証明されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This work successfully generates an uncertainty-aware surrogate model of the EuroPED plasma pedestal model using the Bayesian neural network with noise contrastive prior (BNN-NCP) technique. This model is trained using data from the JET-ILW pedestal database and subsequent model evaluations, conforming to EuroPED-NN. The BNN-NCP technique has been proven to be a suitable method for generating uncertainty-aware surrogate models. It matches the output results of a regular neural network while providing confidence estimates for predictions as uncertainties. Additionally, it highlights out-of-distribution (OOD) regions using surrogate model uncertainties. This provides critical insights into model robustness and reliability. EuroPED-NN has been physically validated, first, analyzing electron density $n_e\!\left(\psi_{\text{pol}}=0.94\right)$ with respect to increasing plasma current, $I_p$, and second, validating the $\Delta-\beta_{p,ped}$ relation associated with the EuroPED model. This affirms the robustness of the underlying physics learned by the surrogate model. On top of that, the method was used to develop a EuroPED-like model fed with experimental data, i.e. an uncertainty aware experimental model, which is functional in JET database. Both models have been also tested in $\sim 50$ AUG shots.
- Abstract（参考訳）: 本研究は,ノイズコントラッシブ先行(BNN-NCP)技術を用いたベイズニューラルネットワークを用いて,EuroPEDプラズマペデスタルモデルの不確実性を考慮したサロゲートモデルの生成に成功した。
このモデルは、JET-ILW台座データベースのデータと、それに続くモデル評価を用いて、EuroPED-NNに従って訓練される。
BNN-NCP法は不確実性を考慮した代理モデルを生成するのに適した方法であることが証明されている。
これは通常のニューラルネットワークの出力結果と一致し、予測の信頼度を不確実性として提供する。
さらに、サロゲートモデルの不確実性を使用して、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)領域を強調する。
これにより、モデルの堅牢性と信頼性に関する重要な洞察が得られる。
EuroPED-NNはまず電子密度$n_e\!
プラズマ電流の増加に対して \left(\psi_{\text{pol}}=0.94\right)$, $I_p$, 第2に、EuroPEDモデルに関連する$\Delta-\beta_{p,ped}$関係を検証する。
このことは、代理モデルによって学習された基礎物理学の頑健さを裏付けるものである。
さらに,この手法を用いて,実験データ,すなわちJETデータベースで機能する不確実性を考慮した実験モデルを用いてEuroPEDライクなモデルを構築した。
どちらのモデルも、$\sim 50$ AUGのショットでテストされている。
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