Optometrist
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Optometristとは？
Optometrist（オプトメトリスト）は、Googleが開発した機械学習アルゴリズムの一種で、複雑な実験やシステムの最適化を支援するためのフレームワークです。このアルゴリズムは、効率的に実験条件やパラメータを調整し、ターゲットとする目標（例：性能の向上や特定の結果の達成）を最大化または最適化することを目的としています。 1. 磁場プロファイルの最適化
2. 中性粒子ビーム（NBI）システムのパラメータ調整 3. エッジバイアス電極の動作条件の最適化
Optometristの基本的な動作原理
Optometristは、ベイズ最適化（Bayesian Optimization）と呼ばれる手法をベースにしています。以下の流れで動作します：
1. 初期条件の設定
ユーザーが調整可能なパラメータ（例：磁場強度、ビームエネルギー、電極バイアス電圧など）と、それらの範囲（上下限）を設定します。
また、目標とする性能指標（例：プラズマエネルギー、安定性、寿命など）を明確に定義します。 2. 実験の設計と実行
Optometristは、初期のいくつかの実験を計画し、それを基に装置を動作させて結果を取得します。 3. アルゴリズムによるフィードバック
実験結果を解析し、性能指標（目標値）に基づいて次に試すべき条件を提案します。 ベイズ最適化により、現時点での「最適条件」と「未探索領域」をバランス良く探査します。
4. 反復最適化
実験とフィードバックを繰り返しながら、目標値を達成するための最適条件に近づけます。
C-2Wでの応用
OptometristはC-2W装置で、プラズマ性能を向上させるために以下の方法で使用されています： 1. 磁場プロファイルの最適化
FRCプラズマの閉じ込め性能は、装置内部の磁場プロファイルに大きく依存します。 Optometristは、磁場コイルの電流（EQコイルやMコイルの設定）を調整し、プラズマが安定かつ高効率で閉じ込められるようなプロファイル（例：U字型からW字型への変更）を提案します。 実験では、特定のプロファイル変更により、プラズマの全エネルギーが約50%向上した例があります。 NBIのビームエネルギーや角度、注入位置を最適化することで、より効率的なプラズマ加熱が可能になります。 Optometristは、これらのパラメータを複数回の実験を通じて調整し、ビームのエネルギー密度やトラップ効率を最大化する設定を導き出します。
3. エッジバイアス電極の調整
プラズマの境界部（開磁場線領域）に電圧を印加することで、プラズマの回転を制御し、不安定性を軽減します。 Optometristは、エッジバイアスの電圧や電流の最適な組み合わせを見つけ、プラズマの安定性とエネルギー閉じ込め性能を向上させます。 Optometristの利点
1. 実験時間とリソースの効率化
従来の試行錯誤的なアプローチと比較して、必要な実験回数を大幅に削減します。
装置のダウンタイムを最小化し、実験を効率的に進めることが可能。
2. 未探索領域の発見
ベイズ最適化の特性により、従来見逃されていた条件やパラメータ設定を発見できます。
3. 多次元パラメータの調整が可能
C-2Wのように多くの調整可能なパラメータを持つシステムでも、全体のパフォーマンスを向上させる設定を短時間で見つけられます。
4. 定量的な判断
提案された条件がどれほど有効であるか、統計的に根拠のある判断を行えます。
Optometristによる成果例
プラズマエネルギーの向上
C-2W装置での実験では、Optometristによる磁場プロファイルの最適化により、プラズマのトータルエネルギーが最大13 kJに達しました。 不安定性の軽減
最適なエッジバイアス条件を見つけることで、不安定性を抑制し、長寿命のプラズマ閉じ込めが可能になりました。 まとめ
Optometristは、実験装置のパラメータ空間を効率的に探索し、目標性能を最大化するための強力なツールです。C-2W装置での成功事例は、次世代装置「Copernicus」への技術移行を加速させる重要なステップとなっています。このようなAI技術の応用は、核融合研究において今後ますます重要な役割を果たすと考えられます。
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