プラズマ物理学：深層強化学習によるトカマクプラズマの磁気制御

磁気閉じ込め、特にトカマク配位での磁気閉じ込めを用いた核融合は、持続可能なエネルギーに向けた有望な道である。その中心的な課題の１つは、トカマク容器内で高温プラズマを成形し維持することである。これには、磁気アクチュエーターコイルを用いた高次元・高周波での閉ループ制御が必要であり、さまざまなプラズマ配位にわたって多様な要求があるために、さらに複雑になっている。今回我々は、制御コイル一式の操作を自律的に学習する、これまで報告されたことのないトカマク磁気制御装置設計用のアーキテクチャーを提示する。このアーキテクチャーは、高いレベルで指定された制御目標を達成すると同時に、物理的な制約条件および動作上の制約条件を満たす。この手法には、問題の特定においてこれまでにない柔軟性と汎用性があり、新しいプラズマ配位を作り出すための設計労力が大幅に削減される。我々は、TCV（Tokamak à Configuration Variable）上で、細長い従来型の形状だけでなく、逆三角形や「雪片」などの先進的な形態を含むさまざまなプラズマ配位を生成・制御することに成功した。今回の手法では、これらのプラズマ配位の位置、電流、形状の正確な追跡が実現されている。我々はまた、TCV上で、容器内で2つの別個のプラズマが同時に維持される、持続的な「液滴」形状を実証した。これは、トカマクフィードバック制御の大きな進歩であり、核融合領域の研究を加速させる強化学習の可能性を示すとともに、強化学習が適用された現実世界の最も困難な系の1つである。

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