論文の概要: Unsupervised physics-informed disentanglement of multimodal data for
high-throughput scientific discovery
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.03242v1
- Date: Mon, 7 Feb 2022 14:47:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-02-08 20:24:48.923788
- Title: Unsupervised physics-informed disentanglement of multimodal data for
high-throughput scientific discovery
- Title（参考訳）: 高スループット科学的発見のための教師なし物理インフォームドマルチモーダルデータの歪み
- Authors: Nathaniel Trask, Carianne Martinez, Kookjin Lee, Brad Boyce
- Abstract要約: 物理インフォームドマルチモーダルオートエンコーダ(PIMA)を紹介する。
PIMAはマルチモーダルな科学データセットで共有情報を発見するための変分推論フレームワークである。
金属添加物製造からの格子状メタマテリアルのデータセットは正確なクロスモーダル推論を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.923937591056569
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: We introduce physics-informed multimodal autoencoders (PIMA) - a variational
inference framework for discovering shared information in multimodal scientific
datasets representative of high-throughput testing. Individual modalities are
embedded into a shared latent space and fused through a product of experts
formulation, enabling a Gaussian mixture prior to identify shared features.
Sampling from clusters allows cross-modal generative modeling, with a mixture
of expert decoder imposing inductive biases encoding prior scientific knowledge
and imparting structured disentanglement of the latent space. This approach
enables discovery of fingerprints which may be detected in high-dimensional
heterogeneous datasets, avoiding traditional bottlenecks related to
high-fidelity measurement and characterization. Motivated by accelerated
co-design and optimization of materials manufacturing processes, a dataset of
lattice metamaterials from metal additive manufacturing demonstrates accurate
cross modal inference between images of mesoscale topology and mechanical
stress-strain response.
- Abstract（参考訳）: 物理インフォームド・マルチモーダル・オートエンコーダ (PIMA) - 高スループットテストを表す多モーダル科学データセットにおける共有情報を発見するための変分推論フレームワーク。
個々のモダリティは共有潜在空間に埋め込まれ、専門家の定式化の積を通して融合し、共有特徴を特定する前にガウス混合を可能にする。
クラスタからのサンプリングは、事前の科学的知識をエンコードする帰納的バイアスを課すエキスパートデコーダと、潜在空間の構造化された不連続を付与する混合で、クロスモーダル生成モデルを可能にする。
このアプローチは、高次元の不均一なデータセットで検出される可能性のある指紋の発見を可能にする。
材料製造プロセスの加速共設計と最適化により、金属添加物製造からの格子メタマテリアルのデータセットは、メソスケールトポロジーの画像と機械的応力-ひずみ応答の間の正確なクロスモーダル推論を示す。
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