基本情報

学部兼担

• 工学部

全学メールアドレス

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  narita.emi.5skyoto-u.ac.jp

所属学協会

• 自 2015年09月, 至 現在

  日本物理学会
• 自 2010年12月, 至 現在

  プラズマ・核融合学会

学位

• 2012年03月22日

  大阪大学修士（工学）
• 2015年03月25日

  大阪大学博士（工学）

出身学校・専攻等

• 大阪大学, 工学部環境・エネルギー工学科, 卒業

経歴

• 自 2023年06月, 至 現在

  京都大学, 大学院工学研究科 原子核工学専攻, 講師
• 自 2021年07月, 至 2023年05月

  国立研究開発法人量子科学技術研究開発機構, 主任研究員
• 自 2019年04月, 至 2021年06月

  国立研究開発法人量子科学技術研究開発機構, 研究員
• 自 2018年04月, 至 2019年03月

  国立研究開発法人量子科学技術研究開発機構, 任期付研究員
• 自 2016年04月, 至 2018年03月

  国立研究開発法人量子科学技術研究開発機構, 博士研究員
• 自 2015年04月, 至 2016年03月

  国立研究開発法人日本原子力研究開発機構, 博士研究員

ID,URL

• ORCID ID

  0000-0002-8384-1256

• J-Global ID

  202301000349321899

• 研究者番号

  50757804

researchmap URL

• https://researchmap.jp/naritaemi

研究

研究分野

• エネルギー, 核融合学

論文

• Corrigendum: Quasilinear turbulent particle and heat transport modeling with a neural-network-based approach founded on gyrokinetic calculations and experimental data (2021 Nucl. Fusion 61 116041)

  E. Narita; M. Honda; M. Nakata; M. Yoshida; N. Hayashi

  Nuclear Fusion, 2022年07月01日, 査読有り

  
• Multi-fidelity information fusion for turbulent transport modeling in magnetic fusion plasma

  Shinya Maeyama; Mitsuru Honda; Emi Narita; Shinichiro Toda

  Scientific Reports, 2024年12月12日

  
• Integrated code framework for operation scenario development with the global-optimizer-based iterative solver GOTRESS

  M. Honda; E. Narita; N. Hayashi

  46th EPS Conference on Plasma Physics, EPS 2019, 2019年

  
• Prediction of kinetic profiles using a new transport solver based on global optimization techniques

  M. Honda; S. Ide; E. Narita; N. Hayashi

  45th EPS Conference on Plasma Physics, EPS 2018, 2018年

  
• Spatio-temporal evolutions of ion heat flux and radial electric field during internal transport barrier formation on JT-60U

  F. Kin; K. Itoh; M. Yoshida; M. Honda; Y. Kamada; K. Kamiya; E. Narita; T. Bando

  Plasma Physics and Controlled Fusion, 2021年03月

  
• Plasma physics and control studies planned in JT-60SA for ITER and DEMO operations and risk mitigation

  M Yoshida; G Giruzzi; N Aiba; JF Artaud; J Ayllon-Guerola; L Balbinot; O Beeke; E Belonohy; P Bettini; W Bin; A Bierwage; T Bolzonella; M Bonotto; C Boulbe; J Buermans; M Chernyshova; S Coda; R Coelho; S Davis; C Day; G De Tommasi; M Dibon; A Ejiri; G Falchetto; A Fassina; B Faugeras; L Figini; M Fukumoto; S Futatani; K Galazka; J Garcia; M Garcia-Munoz; L Garzotti; L Giacomelli; L Giudicotti; S Hall; N Hayashi; C Hoa; M Honda; K Hoshino; M Iafrati; A Iantchenko; S Ide; S Iio; R Imazawa; S Inoue; A Isayama; E Joffrin; K Kamiya; Y Ko; M Kobayashi; T Kobayashi; G Kocsis; A Kovacsik; T Kurki-Suonio; B Lacroix; P Lang; P Lauber; A Louzguiti; E de la Luna; G Marchiori; M Mattei; A Matsuyama; S Mazzi; A Mele; F Michel; Y Miyata; J Morales; P Moreau; A Moro; T Nakano; M Nakata; E Narita; R Neu; S Nicollet; M Nocente; S Nowak; FP Orsitto; V Ostuni; Y Ohtani; N Oyama; R Pasqualotto; B Pegourie; E Perelli; L Pigatto; C Piccinni; A Pironti; P Platania; B Ploeckl; D Ricci; P Roussel; G Rubino; R Sano; K Sarkimaki; K Shinohara; S Soare; C Sozzi; S Sumida; T Suzuki; Y Suzuki; T Szabolics; T Szepesi; Y Takase; M Takech; N Tamura; K Tanaka; H Tanaka; M Tardocchi; A Terakado; H Tojo; T Tokuzawa; A Torre; N Tsujii; H Tsutsui; Y Ueda; H Urano; M Valisa; M Vallar; J Vega; F Villone; T Wakatsuki; T Wauters; M Wischmeier; S Yamoto; L Zani

  PLASMA PHYSICS AND CONTROLLED FUSION, 2022年05月, 査読有り

  
• A simplified model to estimate nonlinear turbulent transport by linear dynamics in plasma turbulence

  Tomonari Nakayama; Motoki Nakata; Mitsuru Honda; Emi Narita; Masanori Nunami; Seikichi Matsuoka

  Scientific Reports, 2023年03月16日

  
• Multimodal convolutional neural networks for predicting evolution of gyrokinetic simulations

  Mitsuru Honda; Emi Narita; Shinya Maeyama; Tomo‐Hiko Watanabe

  Contributions to Plasma Physics, 2023年04月12日

  この論文にアクセスする：

  
• Modification of a machine learning‐based semi‐empirical turbulent transport model for its versatility

  Emi Narita; Mitsuru Honda; Motoki Nakata; Nobuhiko Hayashi; Tomonari Nakayama; Maiko Yoshida

  Contributions to Plasma Physics, 2023年01月28日

  
• Toward efficient runs of nonlinear gyrokinetic simulations assisted by a convolutional neural network model recognizing wavenumber-space images

  E. Narita; M. Honda; S. Maeyama; T.-H. Watanabe

  Nuclear Fusion, 2022年06月28日

  
• Quasilinear turbulent particle and heat transport modelling with a neural-network-based approach founded on gyrokinetic calculations and experimental data

  E. Narita; M. Honda; M. Nakata; M. Yoshida; N. Hayashi

  Nuclear Fusion, 2021年10月07日

  
• Development of a novel integrated model GOTRESS+ for predictions and assessment of JT-60SA operation scenarios including the pedestal

  M. Honda; N. Aiba; H. Seto; E. Narita; N. Hayashi

  Nuclear Fusion, 2021年10月04日

  この論文にアクセスする：

  
• Application of transient transport analysis method for modulation experiment

  Y. Ohtani; M. Yoshida; M. Honda; E. Narita

  AIP Advances, 2021年08月01日

  
• Review of hydrogen isotope effects on H-mode confinement in JT-60U

  H Urano; E Narita

  Plasma Physics and Controlled Fusion, 2021年06月17日

  
• Prediction of a single Gaussian shape of spectral line measured with low-dispersion spectrometer by using machine learning

  F. Kin; T. Nakano; N. Oyama; A. Terakado; T. Wakatsuki; E. Narita

  Review of Scientific Instruments, 2021年05月01日

  
• Development of a Surrogate Turbulent Transport Model and Its Usefulness in Transport Simulations

  Mitsuru HONDA; Emi NARITA

  Plasma and Fusion Research, 2021年02月10日

  
• Dynamics of weak-magnetic-shear-sustained internal transport barrier during supersonic molecular-beam injection in JT-60U

  F. Kin; M. Yoshida; H. Takenaga; M. Honda; N. Tamura; E. Narita; K. Kamiya; T. Bando; T. Wakatsuki; A. Isayama

  Nuclear Fusion, 2021年01月13日

  
• Scaling study for positive magnetic shear ELMy H-mode plasmas in JT-60U

  Yoshiaki Ohtani; Maiko Yoshida; Mitsuru Honda; Emi Narita; Hajime Urano; Naoyuki Oyama; Hidenobu Takenaga

  Plasma Physics and Controlled Fusion, 2019年11月05日

  
• Machine-learning assisted steady-state profile predictions using global optimization techniques

  M. Honda; E. Narita

  Physics of Plasmas, 2019年10月

  
• Neural-network-based semi-empirical turbulent particle transport modelling founded on gyrokinetic analyses of JT-60U plasmas

  E. Narita; M. Honda; M. Nakata; M. Yoshida; N. Hayashi; H. Takenaga

  Nuclear Fusion, 2019年08月22日

  
• Gyrokinetic modelling of the quasilinear particle flux for plasmas with neutral-beam fuelling

  E Narita; M Honda; M Nakata; M Yoshida; H Takenaga; N Hayashi

  Plasma Physics and Controlled Fusion, 2018年01月09日

  
• Transport modelling of JT-60U and JET plasmas with internal transport barriers towards prediction of JT-60SA high-beta steady-state scenario

  N. Hayashi; J. Garcia; M. Honda; E. Narita; S. Ide; G. Giruzzi; Y. Sakamoto

  Nuclear Fusion, 2017年10月03日

  
• Predictions of toroidal rotation and torque sources arising in non-axisymmetric perturbed magnetic fields in tokamaks

  M. Honda; S. Satake; Y. Suzuki; K. Shinohara; M. Yoshida; E. Narita; M. Nakata; N. Aiba; J. Shiraishi; N. Hayashi; G. Matsunaga; A. Matsuyama; S. Ide

  Nuclear Fusion, 2017年08月18日

  
• Effects of toroidal rotation on electron heat transport via changes in inertial force and impurity density

  E Narita; M Honda; M Yoshida; N Hayashi; H Urano; S Ide

  Plasma Physics and Controlled Fusion, 2017年03月07日

  
• Effects of toroidal rotation shear and magnetic shear on thermal and particle transport in plasmas with electron cyclotron heating on JT-60U

  M. Yoshida; M. Honda; E. Narita; N. Hayashi; H. Urano; M. Nakata; N. Miyato; H. Takenaga; S. Ide; Y. Kamada

  Nuclear Fusion, 2015年06月15日

  
• Gyrokinetic Analyses of Core Heat Transport in JT-60U Plasmas with Different Toroidal Rotation Direction

  NARITA Emi; HONDA Mitsuru; HAYASHI Nobuhiko; URANO Hajime; IDE Shunsuke; FUKUDA Takeshi

  Plasma and Fusion Research, 2015年

  
• Physics comparison and modelling of the JET and JT-60U core and edge: towards JT-60SA predictions

  J. Garcia; N. Hayashi; B. Baiocchi; G. Giruzzi; M. Honda; S. Ide; P. Maget; E. Narita; M. Schneider; H. Urano

  Nuclear Fusion, 2014年08月19日

  
• Turbulence Analyses of Improved Electron Energy Confinement in H-Mode Plasmas with Gyrokinetic Calculations

  Emi NARITA; Mitsuru HONDA; Nobuhiko HAYASHI; Tomonori TAKIZUKA; Shunsuke IDE; Kiyoshi ITAMI; Akihiko ISAYAMA; Takeshi FUKUDA

  Plasma and Fusion Research, 2013年

  
• Analysis of Te/Ti Effect on Confinement Properties

  Emi NARITA; Tomonori TAKIZUKA; Nobuhiko HAYASHI; Takaaki FUJITA; Shunsuke IDE; Mitsuru HONDA; Akihiko ISAYAMA; Kiyoshi ITAMI; Yutaka KAMADA; Yasuyuki TANAKA; Masaki IIDA; Takeshi FUKUDA

  Plasma and Fusion Research, 2012年

  

MISC

• 機械学習による輸送モデリング -JT-60Uにおける実践例-

  成田絵美; 本多充

  プラズマ・核融合学会誌, 2021年02月

  
• 統合コード開発の今後の展望

  本多 充; 成田 絵美; 林 伸彦; 矢木 雅敏; 福山 淳; 村上 定義; 横山 雅之; 藤田 隆明

  プラズマ・核融合学会誌, 2019年09月

  

講演・口頭発表等

• Empirical transport modeling for predicting the edge region of H-mode plasmas

  E. Narita; N. Aiba; M. Honda; H. Urano

  Japan-Korea Workshop on Fusion Theory 2024, 2024年07月30日

  
• ITPA T&C, Joint experiments/activity proposal, Title: Reduced models of transport in the H-mode pedestal region for integrated simulation

  E. Narita; S. De Pascuale

  Transpor;Confinement Topical;Group Meeting, 2024年04月18日

  
• Hモードプラズマの周辺部の予測を目指した輸送モデリング

  成田絵美; 相羽信行; 本多充; 浦野創

  日本物理学会2024年春季大会, 2024年03月19日

  
• 水素同位体効果を考慮した準線形乱流輸送モデリングと統合シミュレーション

  成田絵美; 本多充; 仲田資季; 相羽信行; 林伸彦; 中山智成; 吉田麻衣子

  第40回プラズマ・核融合学会年会, 2023年11月30日

  
• Convolutional neural network models for forecasting heat fluxes calculated by nonlinear gyrokinetic simulations

  E. Narita; M. Honda; S. Maeyama; T.-H. Watanabe

  US-Japan Joint Institute Fusion Theory (JIFT) Collaboration Meeting on Exascale Computing, 2023年11月20日

  
• Convolutional neural network models for forecasting heat fluxes calculated by nonlinear gyrokinetic simulations

  E. Narita; M. Honda; S. Maeyama; T.-H. Watanabe

  7th Asia-Pacific Conference on Plasma Physics, 2023年11月17日, 招待有り

  
• A neural network-based semi-empirical turbulent transport model DeKANIS for integrated simulations of upcoming fusion devices

  E. Narita; M. Honda; M. Nakata; N. Aiba; N. Hayashi; T. Nakayama; M. Yoshida

  29th IAEA Fusion Energy Conference (FEC2023), 2023年10月21日

  
• Development of a neural-network-based turbulent transport model DeKANIS and its application to integrated simulations of fusion plasmas

  Emi Narita; M. Honda; M. Nakata; T. Nakayama; M. Yoshida; N. Hayashi

  The 42nd JSST Annual International Conference on Simulation Technology, 2023年08月30日, 招待有り

  
• Quasilinear turbulent transport modeling and profile predictions including hydrogen isotope effects

  E. Narita; M. Honda; M. Nakata; T. Nakayama; N. Hayashi

  17th Japan-Korea Workshop on ‘‘Modeling and Simulation of Magnetic Fusion Plasmas’’, 2023年08月29日

  
• 機械学習を利用した半経験乱流輸送モデルの拡張と汎用性の検証

  成田絵美; 本多充; 仲田資季; 吉田麻衣子; 林伸彦; 中山智成

  第39回プラズマ・核融合学会年会, 2022年11月24日

  
• Updates on DeKANIS to include hydrogen isotope effects

  E. Narita; M. Honda; M. Nakata; T. Nakayama; N. Hayashi

  30th Transport and Confinement Topical Group Meeting, 2023年04月27日

  
• 水素同位体効果を考慮した準線形乱流輸送モデリングと温度・密度分布予測

  成田絵美; 本多充; 仲田資季; 中山智成; 林伸彦

  日本物理学会2023年春季大会, 2023年03月22日

  
• 磁場閉じ込め核融合プラズマのデータ駆動型研究の進展

  成田絵美

  第70回応用物理学会春季学術講演会, 2023年03月16日, 招待有り

  
• 乱流熱流束の時間発展を予測するマルチモーダルニューラルネットワークモデルの開発

  成田絵美; 本多充; 前山伸也; 渡邉智彦

  成果創出加速プログラム研究交流会「富岳百景」, 2023年03月07日

  
• Modification of a machine learning based semi-empirical turbulent transport model for its versatility

  E. Narita; M. Honda; M. Nakata; M. Yoshida; N. Hayashi; T. Nakayama

  JA-KO Workshop on Modeling and Simulation of Magnetic Fusion Plasma, 2022年11月18日

  
• Machine-learning assistance with nonlinear gyrokinetic simulations by recognizing wavenumber-space images

  E. Narita; M. Honda; S. Maeyama; T.-H. Watanabe

  International Conference on Numerical Simulation of Plasmas (ICNSP) 2022, 2022年09月02日, 招待有り

  

受賞

• 2022年11月25日

  第39回年会 若手学会発表賞正会員部門(プラズマ・核融合学会)
• 2022年09月26日

  令和4年度第27回学術奨励賞（伊藤早苗特別賞）(プラズマ・核融合学会)
• 2022年11月25日

  第39回プラズマ・核融合学会年会 若手学会発表賞
• 2019年11月08日

  3rd Asia-Pacific Conference on Plasma Physics Poster Prize(アジア太平洋物理学会
• 2016年07月15日

  若手優秀発表賞
• 2017年06月08日

  Young Research Award

メディア報道

• 量子科学技術でつくる未来 核融合発電(16) AIで高速・高精度化

  日刊工業新聞, 2021年09月16日, 新聞・雑誌

  

外部資金：科学研究費補助金

• 核融合実験プラズマの乱流輸送モデリングによる分布形成過程の予測研究

  基盤研究(C)

  小区分14020:核融合学関連

  国立研究開発法人量子科学技術研究開発機構

  成田 絵美

  自 2023年04月01日, 至 2026年03月31日, 交付

  プラズマ乱流;ジャイロ運動論;機械学習モデリング;プラズマ・核融合;統合型輸送コード

  https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-23K03366/
• 第一原理乱流計算と機械学習モデリングによる核融合プラズマの分布形成過程の研究

  若手研究

  小区分14020:核融合学関連

  国立研究開発法人量子科学技術研究開発機構

  成田 絵美

  自 2020年04月01日, 至 2023年03月31日, 完了

  核融合;乱流輸送;準線形乱流輸送モデル;帯状流;ジャイロ運動論コード;機械学習;ニューラルネットワークモデル;統合シミュレーション;ニューラルネットワーク;分布硬直性;統合輸送シミュレーション;プラズマ乱流;ジャイロ運動論;機械学習モデリング;統合型輸送コード;プラズマ・核融合

  https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-20K14450/
• データ同化による核融合プラズマ予測制御手法の開発

  基盤研究(B)

  小区分14020:核融合学関連

  京都大学

  村上 定義

  自 2024年04月01日, 至 2028年03月31日, 交付

  核融合プラズマ;データ同化;予測制御;統合シミュレーション

  https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-24K00609/

教育

担当科目

• 自 2024年04月01日, 至 2025年03月31日

  計算機数学

  5003, 前期, 工学部, 2
• 自 2024年04月01日, 至 2025年03月31日

  物理工学総論Ｂ

  5111, 前期, 工学部, 2
• 自 2024年04月01日, 至 2025年03月31日

  基礎電磁流体力学

  C076, 前期, 工学研究科, 2
• 自 2024年04月01日, 至 2025年03月31日

  物理工学演習２

  5055, 後期, 工学部, 1
• 自 2024年04月01日, 至 2025年03月31日

  物理工学演習１

  5054, 前期, 工学部, 1
• 自 2024年04月01日, 至 2025年03月31日

  原子核工学実験２

  5160, 後期, 工学部, 3
• 自 2024年04月01日, 至 2025年03月31日

  原子核工学実験１

  5158, 前期, 工学部, 3

学術・社会貢献

委員歴

• 自 2024年07月, 至 2026年06月

  プラズマ・核融合学会編集委員, プラズマ・核融合学会
• 自 2020年10月, 至 2024年03月

  専門委員, 核融合エネルギーフォーラム
• 自 2020年03月, 至 現在

  輸送・閉じ込めトピカルグループ日本委員, 国際トカマク物理活動