2026.01.30

核融合科学研究所（NIFS）プラズマ量子プロセス（PQP）ユニットでは、ユニットの研究活動を広く発信していくために、セミナーを開催しております。今回は、講師としてAix Marseille University–CNRS（France）のSadruddin Benkadda教授をお招きし、「Machine Learning Based Tungsten Spectroscopy in WEST Tokamak」と題してご講演いただきます。

【セミナー公式HP】

https://indico.nifs.ac.jp/e/ms10ds-semi-20260130

【実施要項】

題目：Machine Learning Based Tungsten Spectroscopy in WEST Tokamak

講師：Sadruddin Benkadda教授　(Aix Marseille University–CNRS, France

日時：2026年1月30日（金）

　　　10:30-11:30 （ハイブリッド開催）

会場：核融合科学研究所 研究１期棟5階501号室 および Zoom

＊Zoomアドレスについては、公式ホームページをご覧ください。

【概要】

A machine-learning approach to tungsten spectroscopy analysis is developed using measurements from WEST tokamak plasmas. A Random Forest model is trained to predict the maximum electron temperature, denoted as Te max, from tungsten brightness spectra in the wavelength range 45–65 angstroms, measured along a mobile line of sight. The model achieves prediction errors typically below 5 percent over a broad electron temperature range from 0.5 to 4 kilo–electronvolts. Feature-importance analysis identifies both physically meaningful wavelengths and others that, although lacking direct physical interpretability, contribute to improved prediction stability and accuracy. In addition, principal component analysis is performed to investigate the relationship between spectral variance and Te max, revealing that previously unaccounted-for parameters influence the spectral shape. When combined with the wavelength-importance analysis, these results may help inform atomic structure and collisional–radiative models, leading to an improved understanding of tungsten spectral emission.

【主催】

ムーンショット目標10プロジェクト「超次元状態エンジニアリングによる未来予測型デジタルシステム」
(MS10DSプロジェクト: https://ms10ds.nifs.ac.jp/ ）
NIFSプラズマ量子プロセスユニット

【連絡先】

星健夫 (hoshi.takeo (at) nifs.ac.jp)

※(at) を＠に直してください。