Machine-Learning-Enabled Full-State Reconstruction of Fusion Plasmas from Minimal Sensor Measurements
Este artículo presenta un modelo de aprendizaje automático que reconstruye estados de plasma de dominio completo a partir de mediciones de sensores dispersos mediante la combinación de codificación temporal con decodificación espacial, ofreciendo una solución robusta para la estimación de estados en tiempo real y gemelos digitales en reactores de fusión donde los diagnósticos y simulaciones tradicionales son limitados.