Китайская научная группа оценила модель термоядерной диагностики на основе данных разрядов EAST

Недавно объединённая группа Аньхойского университета и Института физики плазмы Китайской академии наук предложила модель термоядерной диагностики FusionCLIP. Исследовательская группа построила набор данных EAST-MMD на основе 1307 записей разрядов экспериментальной установки полностью сверхпроводящего токамака (EAST), сопоставив видеозаписи в видимом диапазоне и многоканальные диагностические сигналы за один и тот же период разряда для обучения и оценки модели.

Видеозаписи в видимом диапазоне фиксируют структуру излучения плазмы и её пространственные изменения, а многоканальные диагностические сигналы регистрируют эволюцию различных физических величин во времени. FusionCLIP отбирает в видео области, связанные с изменениями плазмы, и при обработке диагностических сигналов сохраняет исходное время выборки каждой переменной. С помощью контрастивного обучения модель связывает информацию из двух типов наблюдений, соответствующую одному и тому же временному интервалу.

Из 1307 разрядов 667 использовались для предварительного обучения, а остальные 640 — для обучения, валидации и тестирования в последующих задачах. Исследователи отдельно оценили прогнозирование срыва плазмы, классификацию краевых локализованных мод (ELM) и оценку параметра энергетического удержания H₉₈. Сводная оценка FusionCLIP по трём задачам составила 89,07%, что на 6,27 процентного пункта выше лучшей универсальной схемы предварительного обучения, сравниваемой в статье, и на 2,12 процентного пункта выше контрольной схемы, которая также использовала данные EAST для предварительного обучения, но не применяла пространственно-временной отбор по стабильности.

В задаче прогнозирования срыва F1-мера модели составила 93,88%, частота ложных срабатываний — 2,74%. В статье разделение на обучающую, валидационную и тестовую выборки проводилось по записям разрядов, чтобы различные фрагменты одного и того же разряда не попадали одновременно в несколько наборов. Опубликованные на данный момент результаты получены в ходе офлайн-оценки на исторических данных EAST; межмашинная эффективность и результаты работы в реальном времени ещё требуют проверки.