論文の概要: Time Series Viewmakers for Robust Disruption Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.11065v1
• Date: Mon, 14 Oct 2024 20:23:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-16 14:01:44.217578
• Title: Time Series Viewmakers for Robust Disruption Prediction
• Title（参考訳）: ロバスト破壊予測のための時系列ビューメーカ
• Authors: Dhruva Chayapathy, Tavis Siebert, Lucas Spangher, Akshata Kishore Moharir, Om Manoj Patil, Cristina Rea,
• Abstract要約: 本稿では,新たな時系列ビューメーカネットワークを用いて,トレーニングデータの多種多様な拡張や“ビュー”を生成する方法について検討する。 以上の結果から,AUC と F2 の得点は,AUC と F2 のスコアが標準的あるいは非拡張よりも向上していることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Machine Learning guided data augmentation may support the development of technologies in the physical sciences, such as nuclear fusion tokamaks. Here we endeavor to study the problem of detecting disruptions i.e. plasma instabilities that can cause significant damages, impairing the reliability and efficiency required for their real world viability. Machine learning (ML) prediction models have shown promise in detecting disruptions for specific tokamaks, but they often struggle in generalizing to the diverse characteristics and dynamics of different machines. This limits the effectiveness of ML models across different tokamak designs and operating conditions, which is a critical barrier to scaling fusion technology. Given the success of data augmentation in improving model robustness and generalizability in other fields, this study explores the use of a novel time series viewmaker network to generate diverse augmentations or "views" of training data. Our results show that incorporating views during training improves AUC and F2 scores on DisruptionBench tasks compared to standard or no augmentations. This approach represents a promising step towards developing more broadly applicable ML models for disruption avoidance, which is essential for advancing fusion technology and, ultimately, addressing climate change through reliable and sustainable energy production.
• Abstract（参考訳）: 機械学習によるデータ拡張は、核融合トカマクのような物理科学における技術の発達を支援する可能性がある。 ここでは、破壊、すなわち大きな損傷を引き起こす可能性のあるプラズマ不安定性を検出し、現実の生存に必要となる信頼性と効率を損なう問題について検討する。 機械学習(ML)予測モデルは、特定のトカマクの破壊を検出することを約束している。 これにより、様々なトカマク設計と運用条件にわたるMLモデルの有効性が制限され、これは核融合技術のスケーリングにおける重要な障壁となる。 モデルロバスト性の向上と他の分野での一般化性の向上にデータ拡張が成功していることを踏まえ,本研究では,学習データの多種多様な拡張や「ビュー」を生成するために,新しい時系列ビューメーカネットワークの利用について検討する。 以上の結果から,AUC と F2 の得点は,AUC と F2 のスコアが標準的あるいは非拡張よりも向上していることがわかった。 このアプローチは、核融合技術の発展に不可欠であり、究極的には、信頼性と持続可能なエネルギー生産を通じて気候変動に対処する、ディスラプション回避のためのより広く適用可能なMLモデルを開発するための、有望なステップである。

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