Machine-Learning-Enabled Full-State Reconstruction of Fusion Plasmas from Minimal Sensor Measurements
यह शोध पत्र एक मशीन लर्निंग मॉडल प्रस्तुत करता है जो टेम्पोरल एनकोडिंग (temporal encoding) को स्पेशियल डिकोडिंग (spatial decoding) के साथ जोड़कर विरल सेंसर मापन (sparse sensor measurements) से पूर्ण-डोमेन प्लाज्मा अवस्थाओं का पुनर्निर्माण करता है, जो उन फ्यूजन रिएक्टरों के लिए वास्तविक समय की अवस्था अनुमान और डिजिटल ट्विन्स हेतु एक सुदृढ़ समाधान प्रदान करता है जहाँ पारंपरिक डायग्नोस्टिक्स और सिमुलेशन सीमित हैं।