AIが解く世界の難問 · 核融合・エネルギー · arXiv · 2026-10-20
核融合の放電シナリオ設計のための強化学習制御器
原題: Reinforcement Learning Controllers for Fusion Scenario Development
トカマク放電のシナリオ設計は、候補ごとにシミュレーションと制御器の調整を繰り返す手間のかかる作業である。本研究では、目標波形だけで指定できる単一の目標条件付き強化学習制御器を、事前に自由境界平衡・輸送シミュレータで一度学習させる方式を提案した。EASTのプラズマ電流立ち上げで検証したところ、1024の試験シナリオのうち86％でダイバータを形成し、58％で1.2秒の終端まで非ダイバータ状態で保持した。失敗は高電流密度領域に集中していた。