論文の概要: Machine Learning Based Forward Solver: An Automatic Framework in gprMax

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.12148v1
• Date: Tue, 23 Nov 2021 20:46:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-25 23:50:07.446708
• Title: Machine Learning Based Forward Solver: An Automatic Framework in gprMax
• Title（参考訳）: 機械学習に基づくフォワードソルバ:gprmaxにおける自動フレームワーク
• Authors: Utsav Akhaury, Iraklis Giannakis, Craig Warren, Antonios Giannopoulos
• Abstract要約: 一般のフルウェーブ電磁分解器は、実用的なGPR問題をシミュレーションするために計算的に要求されている。 機械学習(ML)アーキテクチャに基づくGPRのほぼリアルタイムなフォワードモデリング手法の性能について検討する。 我々はこれらのMLベースの前方解法を自動生成できるフレームワークを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: General full-wave electromagnetic solvers, such as those utilizing the finite-difference time-domain (FDTD) method, are computationally demanding for simulating practical GPR problems. We explore the performance of a near-real-time, forward modeling approach for GPR that is based on a machine learning (ML) architecture. To ease the process, we have developed a framework that is capable of generating these ML-based forward solvers automatically. The framework uses an innovative training method that combines a predictive dimensionality reduction technique and a large data set of modeled GPR responses from our FDTD simulation software, gprMax. The forward solver is parameterized for a specific GPR application, but the framework can be extended in a straightforward manner to different electromagnetic problems.
• Abstract（参考訳）: 有限差分時間領域(FDTD)法などの一般的なフルウェーブ電磁分解器は、実用的なGPR問題をシミュレーションするために計算的に要求される。 本稿では,機械学習(ml)アーキテクチャに基づくgprのための,ほぼリアルタイムなフォワードモデリング手法の性能について検討する。 プロセスを簡単にするため、我々はこれらのMLベースの前方解法を自動生成できるフレームワークを開発した。 このフレームワークは,FDTDシミュレーションソフトウェアであるgprMaxから,予測次元削減技術とモデル化されたGPR応答の大規模データセットを組み合わせた,革新的なトレーニング手法を用いている。 フォワードソルバは特定のGPRアプリケーションに対してパラメータ化されるが、異なる電磁的問題に対して直接的に拡張することができる。

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