Dynamic Plasma Shape Control with Arbitrary Sensor Subsets
Dieser Beitrag stellt einen in einer hochfidelitäts Simulation trainierten Reinforcement-Learning-Agenten vor, der eine robuste, zero-shot dynamische Plasmashape-Steuerung in Tokamaks erreicht, indem er gleichzeitig beliebige Zielvorgaben verfolgt und zufällige Ausfälle diagnostischer Sensoren toleriert, ohne dass Backup-Controller oder Logik zum Umschalten von Betriebsmodi erforderlich sind.