論文の概要: Learning Modular Simulations for Homogeneous Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.16294v1
• Date: Fri, 28 Oct 2022 17:48:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-31 17:35:28.050061
• Title: Learning Modular Simulations for Homogeneous Systems
• Title（参考訳）: 均質系のモジュールシミュレーションの学習
• Authors: Jayesh K. Gupta, Sai Vemprala, Ashish Kapoor
• Abstract要約: 等質多体力学系をモデル化するためのモジュラーシミュレーションフレームワークを提案する。 任意の数の加群を組み合わせることで、様々な結合トポロジーの系をシミュレートすることができる。 我々のモデルは、スクラッチからトレーニングされたモデルと比較して、データ要件やトレーニングの労力が低い新しいシステム構成に移行可能であることを示しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.355189771765644
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Complex systems are often decomposed into modular subsystems for engineering tractability. Although various equation based white-box modeling techniques make use of such structure, learning based methods have yet to incorporate these ideas broadly. We present a modular simulation framework for modeling homogeneous multibody dynamical systems, which combines ideas from graph neural networks and neural differential equations. We learn to model the individual dynamical subsystem as a neural ODE module. Full simulation of the composite system is orchestrated via spatio-temporal message passing between these modules. An arbitrary number of modules can be combined to simulate systems of a wide variety of coupling topologies. We evaluate our framework on a variety of systems and show that message passing allows coordination between multiple modules over time for accurate predictions and in certain cases, enables zero-shot generalization to new system configurations. Furthermore, we show that our models can be transferred to new system configurations with lower data requirement and training effort, compared to those trained from scratch.
• Abstract（参考訳）: 複雑なシステムはエンジニアリングのトラクタビリティのために、しばしばモジュラーサブシステムに分解される。 様々な方程式に基づくホワイトボックスモデリング手法はそのような構造を利用するが、学習に基づく手法はまだこれらの概念を広く取り入れていない。 グラフニューラルネットワークとニューラル微分方程式のアイデアを組み合わせた等質多体力学系をモデル化するためのモジュラーシミュレーションフレームワークを提案する。 我々は、個々の動的サブシステムをニューラルODEモジュールとしてモデル化することを学ぶ。 これらのモジュール間の時空間メッセージパッシングを通じて複合システムの完全なシミュレーションを行う。 任意の数のモジュールを組み合わせることで、様々な結合トポロジーのシステムをシミュレートすることができる。 我々は,様々なシステム上でのフレームワークの評価を行い,メッセージパッシングが正確な予測のために時間とともに複数のモジュール間の協調を可能にすることを示す。 さらに,本モデルでは,スクラッチからトレーニングしたモデルと比較して,データ要求やトレーニングの少ない新しいシステム構成に移行可能であることを示す。

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