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Publications associées (19)

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Towards practical reinforcement learning for tokamak magnetic control

Federico Alberto Alfredo Felici, Cristian Galperti, Jonas Buchli, 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

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

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

Slow-fast Dynamics of Strongly Coupled Adaptive Frequency Oscillators

Auke Ijspeert, Jonas Buchli, Ludovic Righetti

Oscillators have two main limitations: their synchronization properties are limited (i.e., they have a finite synchronization region) and they have no memory of past interactions (i.e., they return to their intrinsic frequency whenever the entraining signa ...

SIAM PUBLICATIONS2021