統計数理核融合学の創成と展開
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プロジェクト概要
核融合におけるプラズマは極めて高温で複雑な非線形環境にあります．プラズマの基本現象の理解は進んでいるものの，異なる現象の相互作用を統合的に理解し制御することが核融合発電などの実現には不可欠です．世界各国が協力して進めるITERプロジェクトなどがその例です．しかし，プラズマの電流が突然消失する「ディスラプション」など未解明の課題も多くあり，本研究ではデータ駆動アプローチとモデル駆動アプローチを併用してプラズマの挙動の予測・制御を目指します．統計数理的手法を活用し，リアルタイムの予測や乱流データの解析を行います．統計数理コミュニティと核融合科学コミュニティの協力により学術界や産業界への貢献と，それに伴う「統計数理核融合学」の創成を目指しています．
基幹プロジェクト
（活動中）「統計数理核融合学の創成と展開」
代表：横山雅之
自然科学研究機構
OPEN MIX LAB公募研究プログラム
(研究共創型：OML012511)
活動時期：2025年4月-(現在).
（終了済）「プラズマ物理と相補的なプラズマデータに対する統計数理モデリング」
代表：三分一史和
情報システム研究機構
戦略的研究プロジェクト
(2022-SRP-13)
活動時期：2022年6月-2025年3月．
メンバーリスト
これまでの活動実績
これまでに開催・参加したイベント (*対面での開催のみ抜粋)
| 日付 | イベント名 | 開催場所 |
|---|---|---|
| 2025年3月8日 | 日本統計学会春季集会 参加 [写真1, 写真2] | 筑波大学東京キャンパス文京校舎 |
| 2025年2月13日-14日 | 戦略PJT最終シンポジウム [写真1, 写真2, 写真3, 写真4] | 核融合科学研究所 |
| 2025年1月31日 | 個別研究打ち合わせ [詳細] | 京都大学宇治キャンパス |
| 2024年12月9日-13日 | 13th ITER International School 参加 [写真1, 写真2] | 名古屋プライムセントラルタワー |
| 2024年11月17日-20日 | プラズマ・核融合学会年会参加 [写真1, 写真2] | タワーホール船堀 |
| 2024年9月2日 | 統計学会・核融合企画セッション [写真1, 写真2] | 東京理科大学神楽坂キャンパス |
| 2024年6月16日 | 合同研究打ち合わせ [写真1] | 福島県郡山市 |
| 2024年6月13日-14日 | 核融合エネルギー連合講演会参加 [写真1] | 八戸市公民館 |
| 2024年3月12日-14日 | 個別研究打ち合わせ (合宿) | 日本大学津田沼キャンパス |
| 2024年1月30日-31日 | 研究集会 [写真1] | 統計数理研究所 |
| 2023年11月27日-30日 | プラズマ・核融合学会年会参加 | アイーナ岩手 |
| 2023年7月24日-25日 | ヘリオトロン装置見学会・研究集会 [写真1, 写真2] | 京都大学宇治キャンパス |
| 2023年3月27日 | PANTA見学会・研究集会 [写真1, 写真2] | 九州大学筑紫キャンパス |
| 2022年12月12日-13日 | 研究者交流会 [写真1, 写真2, 写真3] | QST/NIFS (六ケ所村) |
| 2022年8月25日-26日 | 戦略PJTキックオフミーティング | 統計数理研究所 |
共著論文等のリスト
- M. Sasaki, N. Kasuya, et al., "Nonlinear simulation of resistive drift waves in cylindrical magnetized plasmas in the presence of symmetry breaking particle source," Physics of Plasmas, vol. 30, no. 082302, 2023, https://doi.org/10.1063/5.0150748.
- Y. Jajima, R. T. Ishikawa, et al., M. Sasaki, "Estimation of 2D profile dynamics of electrostatic potential fluctuations using multi-scale deep learning," Plasma Phys. Control. Fusion, vol. 65, no. 125003, 2023, https://doi.org/10.1088/1361-6587/acff7f.
- F. Miwakeichi and A. Galka, "Comparison of Bootstrap Methods for Estimating Causality in Linear Dynamic Systems: A Review," Entropy, vol. 25(7), pp. 1070, 2023. https://doi.org/10.3390/e25071070.
- H. Arakawa, S. Inagaki, et al., M. Sasaki, "Identification of trapping finer-scale fluctuations in a solitary vortex in linear magnetized plasma," Plasma Phys. Control. Fusion, vol. 65, no. 115002, 2023, https://doi.org/10.1088/1361-6587/acfbb3.
- K. Hamada, T. Fujibuchi, et al., M. Sasaki, "A novel approach to predict acute radiation dermatitis in patients with head and neck cancer using a model based on Bayesian probability," Physica Medica, vol. 116, 103181, 2023, https://doi.org/10.1016/j.ejmp.2023.103181.
- Y. Morishita et al., "Data assimilation and control system for adaptive predictive control," J. Computational Science, vol. 72, pp. 102079, 2023. https://doi.org/10.1016/j.jocs.2023.102079.
- Y. Morishita et al., "Demonstration of real-time predictive plasma control in LHD by data assimilation system ASTI," Proceedings of 29th IAEA Fusion Energy Conference, London, United Kingdom, Oct. 2023, IAEA-CN-316-1651. (without review)
- Y. Morishita et al., "First application of data assimilation-based control to fusion plasma," Scientific Reports, 2024. https://doi.org/10.1038/s41598-023-49432-3
- A. Okuno, Y. Morishita, and Y. Mototake. "Autoregressive with slack time series model for forecasting a partially-observed dynamical time series," IEEE Access. 2024, https://doi.org/10.1109/ACCESS.2024.3365724
- F. Miwakeichi and M. Sasaki. "Causal Analysis Among Azimuthal Fourier Modes in Linear Plasma Based on Multivariate Time Series Models," Physics of Plasmas, vol. 31, pp. 082307, 2024. https://doi.org/10.1063/5.0223028
- A. Okuno, T. Kodahara, and M. Sasaki. "Hierarchical Clustering of Modes in Numerical Turbulence Fields," Plasma and Fusion Research: Rapid Communications, vol. 19, pp. 1201035, 2024. https://doi.org/10.1585/pfr.19.1201035
- T. Nishizawa, S. Tokuda, A. Sanpei, M. Hasegawa, K. Yamasaki, and A. Fujisawa. "Equilibrium reconstruction of axisymmetric plasmas by combining Gaussian process regression and Markov chain Monte Carlo sampling," Plasma Physics and Controlled Fusion, vol. 67, pp. 015006, 2024. https://doi.org/10.1088/1361-6587/ad9521
- A. Okuno and M. Sasaki. "A Systematic Approach to Decomposing Numerical Turbulence Fields into Substructures," Physics of Plasmas, vol. 32(3), pp. 032502, 2025. https://doi.org/10.1063/5.0256907
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