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Disruption prediction with artificial intelligence techniques in tokamak plasmas

JET Contributors; Vega, J. ; Murari, A.; Dormido-Canto, S.; Rattá, G. A.; Gelfusa, M.; Mailloux, J.; Abid, N.; Abraham, K.; Abreu, P.; Adabonyan, O.; Adrich, P.; Afanasev, V.; Afzal, M.; Ahlgren, T.; Aho-Mantila, L.; Aiba, N.; Airila, M.; Akhtar, M.; ... mehr


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Originalveröffentlichung
DOI: 10.1038/s41567-022-01602-2
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Zitationen: 42
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Neutronenphysik und Reaktortechnik (INR)
Publikationstyp Zeitschriftenaufsatz
Publikationsmonat/-jahr 07.2022
Sprache Englisch
Identifikator ISSN: 1745-2473, 1745-2481
KITopen-ID: 1000149221
HGF-Programm 31.13.05 (POF IV, LK 01) Neutron-Resistant Structural Materials
Erschienen in Nature Physics
Verlag Nature Research
Band 18
Heft 7
Seiten 741–750
Vorab online veröffentlicht am 06.06.2022
Nachgewiesen in Scopus
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Globale Ziele für nachhaltige Entwicklung Ziel 7 – Bezahlbare und saubere Energie
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