論文の概要: Efficient Learning of Accurate Surrogates for Simulations of Complex Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.12855v1
• Date: Mon, 11 Jul 2022 20:51:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-31 14:44:07.599124
• Title: Efficient Learning of Accurate Surrogates for Simulations of Complex Systems
• Title（参考訳）: 複雑系のシミュレーションのための高精度サロゲートの効率的な学習
• Authors: A. Diaw, M. McKerns, I. Sagert, L. G. Stanton, M. S. Murillo
• Abstract要約: サンプリング駆動サンプリングによって強化されたオンライン学習手法を提案する。 モデル応答面上のすべての旋回点がトレーニングデータに含まれることを保証する。 本手法を核物質のシミュレーションに適用し,高精度なサロゲートを確実に自動生成できることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine learning methods are increasingly used to build computationally inexpensive surrogates for complex physical models. The predictive capability of these surrogates suffers when data are noisy, sparse, or time-dependent. As we are interested in finding a surrogate that provides valid predictions of any potential future model evaluations, we introduce an online learning method empowered by optimizer-driven sampling. The method has two advantages over current approaches. First, it ensures that all turning points on the model response surface are included in the training data. Second, after any new model evaluations, surrogates are tested and "retrained" (updated) if the "score" drops below a validity threshold. Tests on benchmark functions reveal that optimizer-directed sampling generally outperforms traditional sampling methods in terms of accuracy around local extrema, even when the scoring metric favors overall accuracy. We apply our method to simulations of nuclear matter to demonstrate that highly accurate surrogates for the nuclear equation of state can be reliably auto-generated from expensive calculations using a few model evaluations.
• Abstract（参考訳）: 機械学習の手法は、複雑な物理モデルのための計算量的に安価なサロゲートを構築するためにますます使われている。 これらのサロゲートの予測能力は、データがノイズ、スパース、時間に依存しない場合に発生する。 将来的なモデル評価の有効な予測を提供するサロゲートの発見に関心があるので,最適化型サンプリングによるオンライン学習手法を提案する。 この方法は現在のアプローチよりも2つの利点がある。 まず、モデル応答面上のすべての旋回点がトレーニングデータに含まれることを保証する。 第二に、新しいモデルの評価の後、サロゲートがテストされ、"score" が有効しきい値を下回れば "retrained" (更新) される。 ベンチマーク関数のテストにより、オプティマイザ指向のサンプリングは、スコアリング基準が全体的な精度を好む場合でも、局所的極端の精度の点で従来のサンプリング手法を上回っていることが分かる。 本手法を核物質のシミュレーションに適用し,核状態方程式の高精度なサロゲートを,いくつかのモデル評価を用いて高精度な計算から確実に自動生成できることを実証する。

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