KI und die schwierigen Probleme der Welt · Kernfusion & Energie · arXiv · 2026-10-19
ModeCast: Einmalige Vorhersage linearer MHD-Eigenmoden und Wachstumsraten in Tokamaks
Originaltitel: ModeCast: One-Shot Prediction of Linear MHD Eigenmodes and Growth Rates in Tokamaks
Großskalige MHD-Instabilitäten in Tokamaks können den Plasmaeinschluss zerstören, und die Auswertung einer einzelnen Konfiguration mit dem JOREK-Solver dauert Stunden. ModeCast, ein gelerntes Surrogat, trainiert auf über 45.000 JOREK-Simulationen, sagt die lineare Stabilität über toroidale Modenzahlen n=1 bis 4 voraus, einschließlich der vollständigen räumlichen Struktur und Wachstumsrate instabiler Moden. Ohne die Gleichgewichtsberechnung ist die Inferenz auf einer GPU über 10.000-mal schneller als Mehrkern-JOREK-Läufe zur linearen Stabilität, und es verfehlte keine instabilen Fälle der zurückgehaltenen Daten. Bei einem Resistivitäts-Scan außerhalb der Trainingsverteilung halbierte das erneute Anpassen allein des Wachstumsraten-Kopfes den Fehler auf den zurückgehaltenen Daten für die Wachstumsrate der internen Kink-Mode.