Machine-Learning-Enabled Full-State Reconstruction of Fusion Plasmas from Minimal Sensor Measurements
Questo articolo presenta un modello di apprendimento automatico che ricostruisce stati di plasma a dominio completo da misurazioni di sensori sparsi combinando la codifica temporale con la decodifica spaziale, offrendo una soluzione robusta per la stima dello stato in tempo reale e i digital twin nei reattori a fusione dove le diagnostiche e le simulazioni tradizionali sono limitate.