核融合装置プラズマ閉じ込め磁場の予測手法　混合AIで実現：研究開発の最前線

日本電信電話と量子科学技術研究開発機構は、複数のAIを活用し、大型核融合装置のプラズマ閉じ込め磁場を予測する手法を開発した。トカマク型超伝導プラズマ実験装置「JT-60SA」に同手法を適用し、高精度なプラズマ位置形状の再現に成功した。

» 2025年03月31日 11時00分 公開
[MONOist]

　NTTは2025年3月17日、量子科学技術研究開発機構（QST）と共同で、複数のAI（人工知能）を活用し、大型核融合装置のプラズマ閉じ込め磁場を予測する手法を開発したと発表した。トカマク型超伝導プラズマ実験装置「JT-60SA」に今回の手法を適用し、高精度なプラズマ位置形状の再現にも成功した。

キャプション 「JT-60SA」全景［クリックで拡大］ 出所：NTT

混合専門家モデルとは？

　ドーナツ状の磁場で高温プラズマを閉じ込めるトカマク方式は、核融合エネルギー原型炉の実現に向けて最も研究が進展している技術だ。同方式では、プラズマに流れる電流によって閉じ込め磁場が形成され、これを適切に制御することが重要となる。今回の研究では、計測信号からプラズマ閉じ込め磁場をリアルタイムかつ高精度で再構築するため、最適化問題を得意とするAI技術を利用する手法を開発した。

　まず、真空容器に設置した計測器の信号から、プラズマ閉じ込め磁場を再構築。その再構築結果と目標値とのズレを補正するために必要となる磁場を生成するコイル電流の差分を計測し、コイル電源へ指令した。

　プラズマ閉じ込め磁場の評価には、単一のAIモデルではなく、状態を把握するAIや指令制御を行えるAIなどさまざまなAIモデルを組み合わせた混合専門家モデル（Mixture of Experts：MoE）を活用。このAIモデルに適切な重み付けをしながら、プラズマの状況に応じて最適化し、プラズマ閉じ込め磁場を評価する手法を開発した。

キャプション （左）プラズマ閉じ込め磁場制御の一連の流れ。（右）混合専門家モデルは、プラズマの状態に応じてAIモデルに重み付けし、最適なモデルで評価する［クリックで拡大］ 出所：NTT

　JT-60SAを用いたプラズマ閉じ込め磁場で評価したところ、複雑な計算をせずに、プラズマの制御に必要なプラズマ位置形状の精度（～1cm、世界最大のプラズマに対して約1％となる高精度）をAIで再現することに成功した。特に、プラズマ中に流れる電流が変動している場合には、単一のAIモデルに比べて高精度にプラズマ閉じ込め磁場を再構築できた。また、従来手法ではプラズマ内部の再構築ができなかったが、同手法では内部の電流や圧力の分布をリアルタイムに制御できる可能性が示された。

キャプション （左）プラズマ境界部の磁気面が従来手法と今回の手法で合致。（右）同手法をJT-60SAの実際のプラズマに適用し、妥当性を評価［クリックで拡大］ 出所：NTT

　今回の成果は、JT-60SAの加熱実験において、高温プラズマのリアルタイム制御に有効だと考えられる。同時に、少数の計測器でより大きなプラズマを制御するイーターや原型炉などの核融合炉のプラズマ予測制御に寄与するとしている。

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