論文の概要: NeuralFMU: Towards Structural Integration of FMUs into Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.04351v1
• Date: Thu, 9 Sep 2021 15:42:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-10 14:08:00.347026
• Title: NeuralFMU: Towards Structural Integration of FMUs into Neural Networks
• Title（参考訳）: NeuralFMU: ニューラルネットワークへのFMUの構造統合を目指して
• Authors: Tobias Thummerer, Josef Kircher, Lars Mikelsons
• Abstract要約: 本稿では、FMUをロード、パラメータ化、シミュレートする機能を提供することで、FMIをJuliaプログラミング環境に統合するFMI.jlという新しいオープンソースライブラリを提案する。 FMIFlux.jlと呼ばれるこのライブラリの拡張が導入され、ニューラルネットワークトポロジへのFMUの統合によってNeuralFMUが得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper covers two major subjects: First, the presentation of a new open-source library called FMI.jl for integrating FMI into the Julia programming environment by providing the possibility to load, parameterize and simulate FMUs. Further, an extension to this library called FMIFlux.jl is introduced, that allows the integration of FMUs into a neural network topology to obtain a NeuralFMU. This structural combination of an industry typical black-box model and a data-driven machine learning model combines the different advantages of both modeling approaches in one single development environment. This allows for the usage of advanced data driven modeling techniques for physical effects that are difficult to model based on first principles.
• Abstract（参考訳）: まず、FMIをJuliaプログラミング環境に統合するためのFMI.jlという新しいオープンソースライブラリのプレゼンテーションを行い、FMUのロード、パラメータ化、シミュレーションを行う。 さらに、FMIFlux.jlと呼ばれるこのライブラリの拡張が導入され、FMUをニューラルネットワークトポロジーに統合してNeuralFMUを得ることができる。 この業界典型的なブラックボックスモデルとデータ駆動機械学習モデルの構造的組み合わせは、単一の開発環境における両方のモデリングアプローチの異なる利点を組み合わせる。 これにより、第一原理に基づくモデリングが難しい物理効果のための高度なデータ駆動モデリング技術が利用できる。

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