論文の概要: Evaluating the Adversarial Robustness for Fourier Neural Operators

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.04259v1
• Date: Fri, 8 Apr 2022 19:19:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-12 14:30:39.568474
• Title: Evaluating the Adversarial Robustness for Fourier Neural Operators
• Title（参考訳）: フーリエニューラル演算子の対向ロバスト性評価
• Authors: Abolaji D. Adesoji and Pin-Yu Chen
• Abstract要約: フーリエ・ニューラル・オペレータ(FNO)は、ゼロショット超解像で乱流をシミュレートした最初の人物である。 我々はノルム有界データ入力摂動に基づくFNOの逆例を生成する。 以上の結果から,モデルの強靭性は摂動レベルの増加とともに急速に低下することが明らかとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 78.36413169647408
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent years, Machine-Learning (ML)-driven approaches have been widely used in scientific discovery domains. Among them, the Fourier Neural Operator (FNO) was the first to simulate turbulent flow with zero-shot super-resolution and superior accuracy, which significantly improves the speed when compared to traditional partial differential equation (PDE) solvers. To inspect the trustworthiness, we provide the first study on the adversarial robustness of scientific discovery models by generating adversarial examples for FNO, based on norm-bounded data input perturbations. Evaluated on the mean squared error between the FNO model's output and the PDE solver's output, our results show that the model's robustness degrades rapidly with increasing perturbation levels, particularly in non-simplistic cases like the 2D Darcy and the Navier cases. Our research provides a sensitivity analysis tool and evaluation principles for assessing the adversarial robustness of ML-based scientific discovery models.
• Abstract（参考訳）: 近年、ML(Machine-Learning)によるアプローチは科学的発見領域で広く用いられている。 このうち、フーリエ・ニューラル・オペレータ(FNO)は、ゼロショット超解法と優れた精度で乱流をシミュレートし、従来の偏微分方程式(PDE)の解法と比較して速度を大幅に改善した。 信頼性を検証するために,FNOの逆例を生成し,標準有界データ入力摂動に基づく科学的発見モデルの逆ロバスト性に関する最初の研究を行った。 FNOモデルの出力とPDEソルバの出力の平均2乗誤差を評価した結果、特に2D Darcy や Navier のような非単純ケースでは、モデルのロバスト性は摂動レベルの増加とともに急速に低下することが示された。 本研究は,MLに基づく科学的発見モデルの対角的堅牢性を評価するための感度解析ツールと評価原理を提供する。

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