統計数理核融合

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

情報システム研究機構 戦略的研究PJT
2022-SRP-13

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プロジェクト概要

「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) は 大学共同利用機関法人情報・システム研究機構戦略的研究プロジェクトに採択された, 統計数理研究所核融合科学研究所を中心とした共同研究プロジェクトです.

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.

今後の活動予定

プロジェクトメンバー

氏名 所属 (本務先のみ)
三分一史和 統計数理研究所・学際統計数理研究系
矢野恵佑 統計数理研究所・統計基盤数理研究系
田中未来 統計数理研究所・統計基盤数理研究系
奥野彰文 統計数理研究所・統計基盤数理研究系
上野玄太 データサイエンス共同利用基盤施設 (DS施設)
今泉允聡 東京大学大学院総合文化研究科・広域科学専攻
本武陽一 一橋大学・ソーシャルデータサイエンス教育研究推進センター
横山雅之 核融合科学研究所・六ヶ所研究センター
山口裕之 核融合科学研究所・研究部
釼持尚輝 核融合科学研究所・研究部
前山伸也 核融合科学研究所・研究部
仲田資季 駒澤大学 総合教育研究部 自然科学部門
徳永晋介 QST六ヶ所フュージョンエネルギー研究所・核融合炉システム研究開発部
杉山翔太 QST六ヶ所フュージョンエネルギー研究所・核融合炉システム研究開発部
佐々木真 日本大学・生産工学部
稲垣滋 京都大学・エネルギー理工学研究所
小林進二 京都大学・エネルギー理工学研究所
村上定義 京都大学大学院工学研究科・原子核工学専攻
森下侑哉 京都大学大学院工学研究科・原子核工学専攻
西澤敬之 九州大学 応用力学研究所・核融合力学部門
徳田悟 九州大学 マス・フォア・インダストリ研究所

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
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 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

  1. 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.
  2. 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.
  3. 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.
  4. 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.
  5. 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.
  6. 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.
  7. 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)
  8. 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
  9. 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
  10. 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
  11. A. Okuno, T. Kodahara, and M. Sasaki. "Hierarchical Clustering of Modes in Numerical Turbulence Fields," Plasma and Fusion Research: Rapid Communications, 2024 (accepted)