Machine-Learning-Enabled Full-State Reconstruction of Fusion Plasmas from Minimal Sensor Measurements
Este artigo apresenta um modelo de aprendizado de máquina que reconstrói estados de plasma de domínio total a partir de medições esparsas de sensores ao combinar codificação temporal com decodificação espacial, oferecendo uma solução robusta para estimativa de estado em tempo real e gêmeos digitais em reatores de fusão onde diagnósticos e simulações tradicionais são limitados.