TGLF-WINN: Data-Efficient Deep Learning Surrogate for Turbulent Transport Modeling in Fusion
Il paper presenta TGLF-WINN, un surrogato di deep learning basato su reti neurali guidate dalla fisica e ottimizzato tramite apprendimento attivo bayesiano, che riduce drasticamente il fabbisogno di dati di addestramento mantenendo alta accuratezza e offrendo un'accelerazione di 45 volte rispetto al modello TGLF per la modellazione del trasporto turbolento nei tokamak.