核融合炉開発研究をAI・量子コンピューティングで効率化する方法について考えてみた

核融合炉開発研究をAI・量子コンピューティングで効率化する方法について考えてみた

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0. 課題検討

• 実験・シミュレーションの計測・解析コストが増大し、リアルタイム最適化と設計探索の高速化がボトルネック。
• データ駆動・物理駆動を統合するハイブリッド科学（Hybrid Scientific ML）で、制御、安全性、装置設計、運転計画の全ライフサイクル最適化を狙う。
• 量子計算は「即効薬」ではないが、最適化・量子機械学習（QML）・量子化学/材料設計の一部タスクで将来の優位性が期待される。

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1. 対象スコープと代表ユースケース

領域	代表装置/対象	主要課題	期待効果
磁場閉じ込め	トカマク、ステラレータ	プラズマ安定化、乱流・輸送、ディスラプション回避	予兆検知、RL制御、UQ付きサロゲート
慣性核融合	レーザー点火	ターゲット設計、アブレーション・圧縮対称性	設計探索の加速、実験条件の自動最適化
材料/ブランケット	先進材料、トリチウム増殖	放射線損傷、熱輸送、腐食	量子化学での材料スクリーニング、高速サロゲート
プラント運用	運転計画・保全	故障予兆、在庫・人員配置	異常検知、予防保全、スケジューリング最適化

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2. AI活用：設計・運転・解析を横断する10パターン

1. 高速サロゲートモデル（PINNs/DeepONet/GP/混合密度）：MHD/輸送/核反応収率の近似。
   
2. ディスラプション予兆検知：時系列・画像（ECE、磁気プローブ、ボロメータ等）からの早期警報。
   
3. 強化学習（RL）によるプラズマ制御：電流・加熱・ガスパフの連続制御、安全制約付きRL（C-RL）。
   
4. ベイズ最適化（BO）：ショット設計（加熱パワー、磁場設定、燃料入射）を最小ショット数で最適化。
   
5. トモグラフィ再構成/逆問題：Neural ODE・正則化DLで放射計/ソフトX線の2D/3D再構成。
   
6. 異常・品質管理：センサー自己診断、ドリフト検出、実験ログのナレッジ抽出（RAG）。
   
7. UQ（不確かさ定量）：確率的深層学習・アンサンブルで信頼区間付き予測。
   
8. 科学MLOps：データ版管理（DVC）、実験追跡（MLflow）、再現可能パイプライン（Airflow）。
   
9. 合成データ生成：高忠実度シミュレータ＋拡張（domain randomization）でデータスパースを補完。
   
10. エッジAI：リアルタイム制御向けFPGA/GPUでの軽量化（蒸留、量子化、ONNX/TensorRT）。

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3. 量子技術活用：NISQ→FT（誤り耐性）

3.1 近未来（NISQ）での実用候補

• 組合せ最適化：ショットスケジューリング、ビームタイミング、一部の配置・割当をQUBO化し、QAOA/量子アニーリング/古典ハイブリッドで探索。
• 量子機械学習（QML）：カーネル法/変分分類で、特徴次元が高く非線形な判別（例：安定/不安定、良/不良ショット）。
• 小規模量子化学：第一原理モデルの反応断面・材料設計の一部でVQE/（将来的に）FT-CC。

3.2 中長期（誤り耐性）でのブレイクスルー見込み

• 高精度量子化学：ブランケット材料、低放射化鋼、核反応経路の高精度計算。
• 線形代数系の高速化：PDEソルバの一部（行列反転/固有値問題）で量子アルゴリズムを活用。

注意: 現状は古典×量子のハイブリッドが基本。スケーラビリティ/誤り率/深さ制限を踏まえ、小規模でも価値のあるサブタスクに絞る。

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4. 具体アーキテクチャ（Mermaid）

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5. 実装ブループリント（サンプル疑似コード）

5.1 データ→サロゲート→ベイズ最適化

# 1) 物理一貫性を重視したサロゲート（例: PINN/DeepONet）
surrogate = train_surrogate(sim_data, physics_loss=True, UQ=True)

# 2) 目的: 収率最大 + ディスラプション確率最小（制約付きBO）
for iter in range(N):
    x_next = suggest_by_BO(surrogate, constraints=["P(disruption)<0.01"], tradeoff="EHVI")
    y_pred, uq = surrogate.predict(x_next)
    y_obs = run_shot_or_sim(x_next)  # 実験or高忠実度シム
    surrogate.update(x_next, y_obs)

5.2 安全制約付きRL制御

# 状態: 診断センサー系列, 行動: 電流/加熱/ガスパフ
policy = train_safe_RL(env, safety_shield=disruption_barrier, reward=plasma_perf - lambda*instability)
deploy(policy, on_edge=True)  # 推論はエッジで低遅延

5.3 QUBO + QAOA（ショットスケジューリング例）

変数: x_{i,t} ∈ {0,1}  (ショットiを時刻スロットtに組むか)
目的: Σ_i fitness(i, t)*x_{i,t} - λ1*重複罰 - λ2*リソース制約罰
→ Ising/QUBOに写像 → QAOA/アニーリングで近似解探索
古典側: 初期解/ゲート深さ/パラメータのベイズ最適化

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6. データ&モデリング標準（FAIR+MLOps）

• メタデータ（装置、計測条件、校正、空間配置、誤差モデル）をスキーマ化。
• DVC/MLflowでデータ版・実験追跡。再現性あるパイプライン（Airflow/Prefect）。
• UQ必須：予測とともに不確実性を公開、意思決定に信頼度を反映。
• 物理原理の組込み：ハード制約（保存則、境界条件）を損失に組み込む。

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7. ロードマップ（18か月）

期	マイルストーン	成果物/KPI
0–3か月	データ目録化、ベースライン実装（予兆検知/サロゲートPoC）	AUC>0.85、推論<5ms（エッジ）
4–9か月	RL制御シミュレータ内安定化、BOでショット設計短縮	ショット当たり性能+10%、探索ショット-30%
10–18か月	実機シャドー運用、QUBO最適化PoC、材料ミニケースVQE	ディスラプション発生率-30%、設計サイクル-40%

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8. 体制・ガバナンス

• Cross-Functional：理論・実験・数値・データ工学・制御のスクラム。
• 安全審査：RLの安全層、フェイルセーフ、干渉限界値。
• モデル審査：データドリフト・検証データ分離・独立レビュー。

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9. リスクと緩和

• データ品質/非定常性 → ロバスト学習、異常区間の明示ラベル化。
• ブラックボックス化 → 可視化/解釈性（SHAP/特異ベクトル）、物理一貫性。
• 量子の過度な期待 → 小規模・高価値サブタスクに限定、古典比較の常設。

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10. 検討項目

• データ辞書・配線図・センサー校正表の一元化
• ベースライン（XGBoost/LSTM/ConvTransformer）+ UQ
• RL安全サンドボックス（シム連携）
• BOワークフロー雛形（目的/制約の数式記述テンプレート）
• QUBO定義テンプレート（変数・罰則・スケーリング則）
• MLOps基盤（DVC/MLflow/Airflow）・審査プロセス文書化

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