論文の概要: Unsupervised physics-informed neural network in reaction-diffusion biology models (Ulcerative colitis and Crohn's disease cases) A preliminary study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.07405v1
• Date: Wed, 15 Feb 2023 00:06:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-16 16:09:46.924124
• Title: Unsupervised physics-informed neural network in reaction-diffusion biology models (Ulcerative colitis and Crohn's disease cases) A preliminary study
• Title（参考訳）: 反応拡散生物学モデルにおける教師なし物理情報ニューラルネットワーク(潰瘍性大腸炎とクローン病例)
• Authors: Ahmed Rebai, Louay Boukhris, Radhi Toujani, Ahmed Gueddiche, Fayad Ali Banna, Fares Souissi, Ahmed Lasram, Elyes Ben Rayana, Hatem Zaag
• Abstract要約: 偏微分方程式(PDE)のクラスにおける物理情報ニューラルネットワーク(PINN)の可能性について検討する。 これらのPDEはクローン病や潰瘍性大腸炎などの慢性炎症性腸疾患の伝播をモデル化するために用いられる。 我々は, PINN法といくつかの線形PDEと非線形PDEの関係を, 生物学との関係で定量化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: We propose to explore the potential of physics-informed neural networks (PINNs) in solving a class of partial differential equations (PDEs) used to model the propagation of chronic inflammatory bowel diseases, such as Crohn's disease and ulcerative colitis. An unsupervised approach was privileged during the deep neural network training. Given the complexity of the underlying biological system, characterized by intricate feedback loops and limited availability of high-quality data, the aim of this study is to explore the potential of PINNs in solving PDEs. In addition to providing this exploratory assessment, we also aim to emphasize the principles of reproducibility and transparency in our approach, with a specific focus on ensuring the robustness and generalizability through the use of artificial intelligence. We will quantify the relevance of the PINN method with several linear and non-linear PDEs in relation to biology. However, it is important to note that the final solution is dependent on the initial conditions, chosen boundary conditions, and neural network architectures.
• Abstract（参考訳）: クローン病や潰瘍性大腸炎などの慢性炎症性腸疾患の伝播をモデル化するために用いられる偏微分方程式(PDE)のクラスを解く際の物理情報ニューラルネットワーク(PINN)の可能性を検討する。 教師なしのアプローチは、ディープニューラルネットワークトレーニング中に特権化された。 本研究の目的は, 複雑なフィードバックループと高品質データの利用率の制限を特徴とする生体システムの複雑さを考慮し, PDEの解決におけるPINNの可能性を探ることである。 この探索的評価の提供に加えて,我々は,我々のアプローチにおける再現性と透明性の原則を強調し,人工知能の利用による堅牢性と一般化性を保証することに注力する。 我々は, PINN法といくつかの線形PDEと非線形PDEの関係を, 生物学との関係で定量化する。 しかし、最終解が初期条件、選択された境界条件、ニューラルネットワークアーキテクチャに依存することに注意する必要がある。

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