論文の概要: Enhancing Inverse Problem Solutions with Accurate Surrogate Simulators and Promising Candidates

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.13860v2
• Date: Fri, 17 Nov 2023 07:54:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-22 19:47:21.323425
• Title: Enhancing Inverse Problem Solutions with Accurate Surrogate Simulators and Promising Candidates
• Title（参考訳）: 高精度サロゲートシミュレータと有望候補を用いた逆問題解の拡張
• Authors: Akihiro Fujii, Hideki Tsunashima, Yoshihiro Fukuhara, Koji Shimizu, Satoshi Watanabe
• Abstract要約: スパロゲートシミュレータの精度がニューラルアジョイント法(NA)の解に及ぼす影響はいまだ不明である。 我々は,十分な数の解候補を効率的に最適化できるニューラルラグランジアン法(NeuLag)と呼ばれるNA法の拡張を開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7499722271664147
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep-learning inverse techniques have attracted significant attention in recent years. Among them, the neural adjoint (NA) method, which employs a neural network surrogate simulator, has demonstrated impressive performance in the design tasks of artificial electromagnetic materials (AEM). However, the impact of the surrogate simulators' accuracy on the solutions in the NA method remains uncertain. Furthermore, achieving sufficient optimization becomes challenging in this method when the surrogate simulator is large, and computational resources are limited. Additionally, the behavior under constraints has not been studied, despite its importance from the engineering perspective. In this study, we investigated the impact of surrogate simulators' accuracy on the solutions and discovered that the more accurate the surrogate simulator is, the better the solutions become. We then developed an extension of the NA method, named Neural Lagrangian (NeuLag) method, capable of efficiently optimizing a sufficient number of solution candidates. We then demonstrated that the NeuLag method can find optimal solutions even when handling sufficient candidates is difficult due to the use of a large and accurate surrogate simulator. The resimulation errors of the NeuLag method were approximately 1/50 compared to previous methods for three AEM tasks. Finally, we performed optimization under constraint using NA and NeuLag, and confirmed their potential in optimization with soft or hard constraints. We believe our method holds potential in areas that require large and accurate surrogate simulators.
• Abstract（参考訳）: 近年,ディープラーニングの逆テクニックが注目されている。 その中でも,ニューラルネットワークサロゲートシミュレータを用いたニューラルアジョイント(na)法は,人工電磁材料(aem)の設計タスクにおいて印象的な性能を示している。 しかし,サロゲートシミュレータの精度がNA法における解に与える影響は未だ不明である。 さらに,サロゲートシミュレータが大きく,計算資源が限られている場合には,十分な最適化を実現することが困難になる。 さらに、工学的観点からの重要性にもかかわらず、制約の下での行動は研究されていない。 本研究では,サロゲートシミュレータの精度が解に与える影響について検討し,サロゲートシミュレータがより正確になればなるほど,解がより良くなることを示した。 そこで我々は,十分な数の解候補を効率的に最適化できるニューラルラグランジアン法(NeuLag)というNA法の拡張法を開発した。 そこで我々はNeuLag法が,大規模かつ高精度なサロゲートシミュレータを用いることで,十分な候補の処理が難しい場合でも最適解を見つけることができることを示した。 NeuLag法のシミュレーション誤差は約1/50であった。 最後に,NAとNeuLagを用いた制約下での最適化を行い,ソフト制約やハード制約による最適化の可能性を確認した。 我々は,大規模かつ高精度なサロゲートシミュレータを必要とする領域において,本手法がポテンシャルを持つと考えている。

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