論文の概要: Robustness of Physics-Informed Neural Networks to Noise in Sensor Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.12042v1
- Date: Tue, 22 Nov 2022 06:24:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-23 19:23:44.989485
- Title: Robustness of Physics-Informed Neural Networks to Noise in Sensor Data
- Title（参考訳）: センサデータのノイズに対する物理インフォームニューラルネットワークのロバスト性
- Authors: Jian Cheng Wong, Pao-Hsiung Chiu, Chin Chun Ooi, My Ha Da
- Abstract要約: PINNは、物理に基づくドメイン知識をニューラルネットワークモデルに組み込む効果的な方法であることが示されている。
本研究では、物理インフォームドニューラルネットワークのロバスト性について、データのノイズの大きさについて予備的な調査を行う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Physics-Informed Neural Networks (PINNs) have been shown to be an effective
way of incorporating physics-based domain knowledge into neural network models
for many important real-world systems. They have been particularly effective as
a means of inferring system information based on data, even in cases where data
is scarce. Most of the current work however assumes the availability of
high-quality data. In this work, we further conduct a preliminary investigation
of the robustness of physics-informed neural networks to the magnitude of noise
in the data. Interestingly, our experiments reveal that the inclusion of
physics in the neural network is sufficient to negate the impact of noise in
data originating from hypothetical low quality sensors with high
signal-to-noise ratios of up to 1. The resultant predictions for this test case
are seen to still match the predictive value obtained for equivalent data
obtained from high-quality sensors with potentially 10x less noise. This
further implies the utility of physics-informed neural network modeling for
making sense of data from sensor networks in the future, especially with the
advent of Industry 4.0 and the increasing trend towards ubiquitous deployment
of low-cost sensors which are typically noisier.
- Abstract（参考訳）: 物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)は、物理に基づくドメイン知識を多くの重要な現実世界システムのためのニューラルネットワークモデルに組み込む効果的な方法であることが示されている。
データが少ない場合でも、データに基づいてシステム情報を推測する手段として特に有効である。
しかし、現在の作業のほとんどは、高品質なデータの提供を前提としている。
本研究では,物理に変形したニューラルネットワークのロバスト性について,データ中の雑音の大きさまで予備的な検討を行う。
興味深いことに、ニューラルネットワークに物理学を組み込むことで、信号対雑音比が最大1.5%の仮説的低品質センサから得られるデータにノイズの影響を否定できることがわかった。
このテストケースの予測結果は、ノイズが10倍少ない高品質のセンサから得られた等価データに対して得られる予測値とまだ一致している。
このことは、特にIndustrial 4.0の出現と、一般的にノイズの多い低コストのセンサーのユビキタスな展開への傾向により、将来センサーネットワークからデータを理解するための物理情報ニューラルネットワークモデリングの有用性をさらに示唆している。
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