論文の概要: SELTO: Sample-Efficient Learned Topology Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.05098v2
• Date: Tue, 6 Jun 2023 11:02:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-07 21:52:42.481658
• Title: SELTO: Sample-Efficient Learned Topology Optimization
• Title（参考訳）: SELTO: サンプル効率の良い学習トポロジ最適化
• Authors: S\"oren Dittmer, David Erzmann, Henrik Harms, Peter Maass
• Abstract要約: そこで我々は,TO DLパイプラインのためのサンプル効率の高いコンポーネントを作成するために,物理に基づく前処理と同変ネットワークについて検討する。 エンド・ツー・エンドの教師付きトレーニングを用いて,大規模なアブレーション評価を行った。 その結果, 試料効率と予測値の物理的正確性が大きく向上した。 問題とそれに対応する真理解を含む2つの最初のTOデータセットを公表する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2366638308792735
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent developments in Deep Learning (DL) suggest a vast potential for Topology Optimization (TO). However, while there are some promising attempts, the subfield still lacks a firm footing regarding basic methods and datasets. We aim to address both points. First, we explore physics-based preprocessing and equivariant networks to create sample-efficient components for TO DL pipelines. We evaluate them in a large-scale ablation study using end-to-end supervised training. The results demonstrate a drastic improvement in sample efficiency and the predictions' physical correctness. Second, to improve comparability and future progress, we publish the two first TO datasets containing problems and corresponding ground truth solutions.
• Abstract（参考訳）: 近年のディープラーニング(DL)の発展は、トポロジ最適化(TO)の可能性を示唆している。 しかし、いくつかの有望な試みはあるものの、サブフィールドには基本的な方法やデータセットに関する確固たる基礎が欠けている。 私たちは両方の点に対処しようとしている。 まず物理に基づく前処理と同変ネットワークを探索し,TO DLパイプラインのためのサンプル効率の高いコンポーネントを作成する。 エンド・ツー・エンド指導による大規模アブレーション研究で評価を行った。 その結果, 試料効率と予測値の物理的正確性が大きく向上した。 第2に,両立可能性と今後の進展を改善するため,まず,問題を含むデータセットとそれに対応する基底的真理ソリューションを2つ公開する。

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