論文の概要: Bayesian Physics Informed Neural Networks for Data Assimilation and
Spatio-Temporal Modelling of Wildfires
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.00970v2
- Date: Wed, 26 Apr 2023 23:49:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-28 16:54:56.424036
- Title: Bayesian Physics Informed Neural Networks for Data Assimilation and
Spatio-Temporal Modelling of Wildfires
- Title（参考訳）: ベイズ物理学インフォームドニューラルネットワークによる野火のデータの同化と時空間モデリング
- Authors: Joel Janek Dabrowski, Daniel Edward Pagendam, James Hilton, Conrad
Sanderson, Daniel MacKinlay, Carolyn Huston, Andrew Bolt, Petra Kuhnert
- Abstract要約: 我々は、レベルセット関数のゼロレベルセットを通してファイアフロントをモデル化する偏微分方程式であるレベルセット方程式を、PINNを用いて解く。
負荷変数が極端に変化した場合、一般的なコスト関数は、モデル化されたファイアフロントにおける時間的連続性を維持できないことを示す。
我々は, PINN内のデータ同化を行う手法を開発し, モデル化されたPIN予測を火災前兆の観測に向ける。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.00425904688764
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We apply the Physics Informed Neural Network (PINN) to the problem of
wildfire fire-front modelling. We use the PINN to solve the level-set equation,
which is a partial differential equation that models a fire-front through the
zero-level-set of a level-set function. The result is a PINN that simulates a
fire-front as it propagates through the spatio-temporal domain. We show that
popular optimisation cost functions used in the literature can result in PINNs
that fail to maintain temporal continuity in modelled fire-fronts when there
are extreme changes in exogenous forcing variables such as wind direction. We
thus propose novel additions to the optimisation cost function that improves
temporal continuity under these extreme changes. Furthermore, we develop an
approach to perform data assimilation within the PINN such that the PINN
predictions are drawn towards observations of the fire-front. Finally, we
incorporate our novel approaches into a Bayesian PINN (B-PINN) to provide
uncertainty quantification in the fire-front predictions. This is significant
as the standard solver, the level-set method, does not naturally offer the
capability for data assimilation and uncertainty quantification. Our results
show that, with our novel approaches, the B-PINN can produce accurate
predictions with high quality uncertainty quantification on real-world data.
- Abstract（参考訳）: 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(PINN)を山火事前モデリング問題に適用する。
ピンを使ってレベルセット方程式を解き、それはレベルセット関数のゼロレベル集合を通じて火前部をモデル化する偏微分方程式である。
その結果は、時空間領域を通じて伝播する火前部をシミュレートするピンである。
本研究は,風向などの外因性強制変数が極端に変化した場合に,本文献で広く用いられている最適化コスト関数が,モデル化された火災面における時間的連続性を維持できないPINNを生じることを示す。
そこで我々は,これらの極端な変化の下で時間的連続性を改善する最適化コスト関数の新たな追加を提案する。
さらに, PINN内のデータ同化を行う手法を開発し, PINN予測が火災現場の観測に向けられるようにした。
最後に,本手法をベイズPINN (B-PINN) に取り入れ,火災予報における不確実な定量化を実現する。
これは、標準解法であるレベルセット法が自然にデータ同化や不確実性定量化の能力を提供していないため重要である。
我々の新しい手法により,B-PINNは実世界のデータに対して,高品質な不確実性定量化を伴う正確な予測を行うことができることを示す。
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