Fugu-MT 論文翻訳(概要): GINNs: Graph-Informed Neural Networks for Multiscale Physics

論文の概要: GINNs: Graph-Informed Neural Networks for Multiscale Physics

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.14807v1
Date: Fri, 26 Jun 2020 05:47:45 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-16 22:06:05.180115
Title: GINNs: Graph-Informed Neural Networks for Multiscale Physics
Title（参考訳）: GINN:マルチスケール物理のためのグラフインフォームドニューラルネットワーク
Authors: Eric J. Hall and S{\o}ren Taverniers and Markos A. Katsoulakis and Daniel M. Tartakovsky
Abstract要約: Graph-Informed Neural Network (GINN)は、ディープラーニングと確率的グラフィカルモデル(PGM)を組み合わせたハイブリッドアプローチである。 GINNは、厳密な信頼区間を持つ関連する非ガウスススキュードQoIのカーネル密度推定を生成する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1470070927586016
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We introduce the concept of a Graph-Informed Neural Network (GINN), a hybrid approach combining deep learning with probabilistic graphical models (PGMs) that acts as a surrogate for physics-based representations of multiscale and multiphysics systems. GINNs address the twin challenges of removing intrinsic computational bottlenecks in physics-based models and generating large data sets for estimating probability distributions of quantities of interest (QoIs) with a high degree of confidence. Both the selection of the complex physics learned by the NN and its supervised learning/prediction are informed by the PGM, which includes the formulation of structured priors for tunable control variables (CVs) to account for their mutual correlations and ensure physically sound CV and QoI distributions. GINNs accelerate the prediction of QoIs essential for simulation-based decision-making where generating sufficient sample data using physics-based models alone is often prohibitively expensive. Using a real-world application grounded in supercapacitor-based energy storage, we describe the construction of GINNs from a Bayesian network-embedded homogenized model for supercapacitor dynamics, and demonstrate their ability to produce kernel density estimates of relevant non-Gaussian, skewed QoIs with tight confidence intervals.
Abstract（参考訳）: グラフインフォームドニューラルネットワーク(GINN)の概念は、ディープラーニングと確率的グラフィカルモデル(PGM)を組み合わせたハイブリッドアプローチであり、多スケール・多物理系の物理に基づく表現の代用として機能する。 GINNは、物理学に基づくモデルにおける本質的な計算ボトルネックを除去し、高い信頼度で興味の量(QoI)の確率分布を推定するための大きなデータセットを生成するという2つの課題に対処する。 NNが学習した複雑な物理学の選択と、その教師付き学習/予測はPGMによって通知され、それぞれの相互相関を考慮し、物理的に健全なCVとQoI分布を確保するために、可変制御変数(CV)の構造化前の構造を定式化することを含む。 GINNは、物理モデルだけで十分なサンプルデータを生成する場合、シミュレーションベースの意思決定に不可欠なQoIの予測を加速する。スーパーキャパシタに基づくエネルギー貯蔵を基盤とした実世界のアプリケーションを用いて,スーパーキャパシタダイナミクスのためのベイジアンネットワーク埋め込みホモゲナイズドモデルによるギンの構成と,信頼区間の密接な非ガウシアン・スキューのカーネル密度推定能力について述べる。

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