世界の核融合研究では、AI・機械学習の活用が進んでいる

これにより、平均化する手法よりもはるかに詳細なデータが得られるようになった。モデルでは場合によっては80％以上の確率で、塊を正しく識別することができたという。

タイラーらの共著によるこの研究の論文は、昨年10月28日に英科学誌サイエンティフィック・リポーツに掲載された。論文の共著者の1人でMITプラズマ科学・核融合センターのハン・ウンヒは本誌に対し、「核融合研究は、多くの分野の技術を必要とする複雑で学際的なプロジェクトだ」と語った。

「最近では、トカマク炉におけるプラズマ崩壊の予測や、スペクトル分析とトモグラフィー（断層撮影法）を用いたプラズマ診断、私たちが行った乱流追跡など、核融合研究の重要なトピックで機械学習とAIが重要な役割を担うようになってきた」と、ハンは言う。

「機械学習とAIは、SPARC（スパーク）やITER（イーター）などの大型トカマク炉の研究において積極的に導入されており、核融合研究全般を加速させるだろう」