論文の概要: An active learning approach for improving the performance of equilibrium based chemical simulations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.08111v1
• Date: Fri, 15 Oct 2021 14:17:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-18 12:56:58.853499
• Title: An active learning approach for improving the performance of equilibrium based chemical simulations
• Title（参考訳）: 平衡に基づく化学シミュレーションの性能向上のためのアクティブラーニングアプローチ
• Authors: Mary Savino, C\'eline L\'evy-Leduc, Marc Leconte and Benoit Cochepin
• Abstract要約: 本稿では、平衡に基づく化学シミュレーションを扱うための新しい逐次データ駆動手法を提案する。 提案手法は,サロゲートモデルを構築するために推定関数を評価すべき最も関連性の高い入力データを逐次選択する。 本手法は数値実験により検証し,地球科学でよく用いられる複雑な化学系に適用する。
• 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: In this paper, we propose a novel sequential data-driven method for dealing with equilibrium based chemical simulations, which can be seen as a specific machine learning approach called active learning. The underlying idea of our approach is to consider the function to estimate as a sample of a Gaussian process which allows us to compute the global uncertainty on the function estimation. Thanks to this estimation and with almost no parameter to tune, the proposed method sequentially chooses the most relevant input data at which the function to estimate has to be evaluated to build a surrogate model. Hence, the number of evaluations of the function to estimate is dramatically limited. Our active learning method is validated through numerical experiments and applied to a complex chemical system commonly used in geoscience.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,能動学習と呼ばれる特定の機械学習手法として,平衡に基づく化学シミュレーションを扱うための逐次的データ駆動手法を提案する。 提案手法の根底にある考え方は,関数推定における大域的不確実性を計算できるガウス過程のサンプルとして推定する関数を考えることである。 この推定とほぼパラメータのチューニングにより、提案手法は、推定関数がサロゲートモデルを構築するために評価されなければならない最も関連する入力データを順次選択する。 したがって、推定する関数の評価回数は劇的に制限される。 本手法は数値実験により検証し,地球科学でよく用いられる複雑な化学系に適用する。

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