TGLF-WINN: Data-Efficient Deep Learning Surrogate for Turbulent Transport Modeling in Fusion
이 논문은 물리 지향적 특징 공학, 파수 해상 정규화, 베이지안 능동 학습을 결합하여 TGLF-NN 대비 데이터 효율성을 극대화하면서도 높은 정확도를 유지하는 새로운 심층 학습 대리 모델인 TGLF-WINN 을 제안하고, 이를 통해 토카막 난류 수송 모델링의 계산 비용을 획기적으로 절감함을 보여줍니다.