論文の概要: Combining physics-based and data-driven techniques for reliable hybrid analysis and modeling using the corrective source term approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.03451v1
• Date: Tue, 7 Jun 2022 17:10:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-08 15:35:10.038052
• Title: Combining physics-based and data-driven techniques for reliable hybrid analysis and modeling using the corrective source term approach
• Title（参考訳）: 物理に基づく手法とデータ駆動手法の組み合わせによる信頼性のあるハイブリッド分析とモデリング
• Authors: Sindre Stenen Blakseth, Adil Rasheed, Trond Kvamsdal, Omer San
• Abstract要約: デジタル双生児、自律型、人工知能システムは正確で解釈可能で、計算効率が高く、一般化可能なモデルを必要とする。 物理に基づくモデリングとデータ駆動モデリングを組み合わせたハイブリッドアプローチが、両方のモデルを上回る結果をもたらすことを示す。
• 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: Upcoming technologies like digital twins, autonomous, and artificial intelligent systems involving safety-critical applications require models which are accurate, interpretable, computationally efficient, and generalizable. Unfortunately, the two most commonly used modeling approaches, physics-based modeling (PBM) and data-driven modeling (DDM) fail to satisfy all these requirements. In the current work, we demonstrate how a hybrid approach combining the best of PBM and DDM can result in models which can outperform them both. We do so by combining partial differential equations based on first principles describing partially known physics with a black box DDM, in this case, a deep neural network model compensating for the unknown physics. First, we present a mathematical argument for why this approach should work and then apply the hybrid approach to model two dimensional heat diffusion problem with an unknown source term. The result demonstrates the method's superior performance in terms of accuracy, and generalizability. Additionally, it is shown how the DDM part can be interpreted within the hybrid framework to make the overall approach reliable.
• Abstract（参考訳）: 安全クリティカルなアプリケーションを含むデジタルツインや自律システム、人工知能システムといった今後の技術は、正確で解釈可能で、計算効率が高く、一般化可能なモデルを必要とする。 残念ながら、物理学に基づくモデリング(PBM)とデータ駆動モデリング(DDM)の2つの最も一般的なモデリングアプローチは、これらの要件をすべて満たしていない。 本研究では,pbm と ddm のベストを結合したハイブリッドアプローチが,両者を上回らせるモデルにどのように影響するかを実証する。 我々は、部分的既知の物理を記述した第一原理に基づく偏微分方程式とブラックボックスddmを組み合わせることにより、この場合、未知の物理を補償するディープニューラルネットワークモデルを構築する。 まず, この手法がなぜ動作するのかという数学的議論を行い, 2次元熱拡散問題を未知のソース項でモデル化するためにハイブリッドアプローチを適用する。 その結果, 精度, 一般化性の観点から, この手法の優れた性能を示す。 さらに、DDM部分がハイブリッドフレームワーク内でどのように解釈され、全体的なアプローチが信頼できるかを示す。

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