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Publications associées (2)

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Towards practical reinforcement learning for tokamak magnetic control

Jonas Buchli, Federico Alberto Alfredo Felici, Cristian Galperti, Brendan Tracey

Reinforcement learning (RL) has shown promising results for real-time control systems, including the domain of plasma magnetic control. However, there are still significant drawbacks compared to traditional feedback control approaches for magnetic confinem ...

Elsevier Science Sa2024

Magnetic control of tokamak plasmas through deep reinforcement learning

Basil Duval, Ambrogio Fasoli, Jean-Marc Moret, Olivier Sauter, Stefano Coda, Jonas Buchli, Federico Alberto Alfredo Felici, Antoine Pierre Emmanuel Alexis Merle, Cristian Galperti, Francesco Carpanese, Federico Pesamosca, Cristian Sommariva, Jonas Degrave, Brendan Tracey

Nuclear fusion using magnetic confinement, in particular in the tokamak configuration, is a promising path towards sustainable energy. A core challenge is to shape and maintain a high-temperature plasma within the tokamak vessel. This requires high-dimensi ...

2022