Neuronové sítě pro analýzu stavu plasmatu v Tokamaku
| školitel: | doc. Ing. Václav Šmídl, Ph.D. |
| e-mail: | zobrazit e-mail |
| typ práce: | bakalářská práce, diplomová práce |
| zaměření: | MI_MM, MI_AMSM |
| klíčová slova: | strojové učení, neuronové sítě, model plasmatu |
| popis: | Modelování stavu plasmatu v Tokamaku je náročné díky velkému množství fyzikálních dějů a neúplnému měření. Simulační nástroje vyžadují velké množství času na výpočet. Cílem práce je ověřit možnosti využití neuronových sítí jako univerzálního aproximátoru. Klasické neuronové sítě byly aplikovány již na několik problémů v oblasti diagnostiky plasmatu, použití nových architektur, např. transformerů je stále neprověřené. Práce se bude zabývat aplikací nejnovějších metod na problém detekce stavu udržení plasmatu (H-mode, L-mode, ELM). Datová sada je připravena a jsou k dispozici i implementace předchozích architektur neuronových sítí. |
| literatura: | Matěj Zorek, Vít Škvára, Václav Šmídl, Tomáš Pevný, Jakub Seidl, Ondřej Grover. Semi-supervised Deep networks for plasma state identification. Plasma Physics and Controlled Fusion. 2022 F Matos, V Menkovski, F Felici, A Pau, F Jenko, TCV Team, EUROfusion MST1 Team,et al. Classification of tokamak plasma confinement states with convolutional recurrent neural networks. Nuclear Fusion, 60(3):036022, 2020. Zerveas G, Jayaraman S, Patel D, Bhamidipaty A, Eickhoff C. A transformer-based framework for multivariate time series representation learning. InProceedings of the 27th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery & Data Mining 2021 Aug 14 (pp. 2114-2124). |
| poznámka: | Práce probíhá ve spolupráci s ústavem fyziky plasmatu AV ČR. |
| naposledy změněno: | 06.09.2022 22:50:48 |
za obsah této stránky zodpovídá:
Čestmír Burdík | naposledy změněno: 9.9.2021