Machine-Learning-Enabled Full-State Reconstruction of Fusion Plasmas from Minimal Sensor Measurements
Dieses Paper präsentiert ein Machine-Learning-Modell, das durch die Kombination von zeitlicher Kodierung mit räumlicher Dekodierung vollständige Plasmazustände aus spärlichen Sensormessungen rekonstruiert und somit eine robuste Lösung für die Echtzeitschätzung von Zuständen und digitale Zwillinge in Fusionsreaktoren bietet, in denen herkömmliche Diagnostik und Simulationen begrenzt sind.