論文の概要: Accelerated and Inexpensive Machine Learning for Manufacturing Processes
with Incomplete Mechanistic Knowledge
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.00229v1
- Date: Sat, 29 Apr 2023 10:54:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-02 16:20:49.576640
- Title: Accelerated and Inexpensive Machine Learning for Manufacturing Processes
with Incomplete Mechanistic Knowledge
- Title（参考訳）: 不完全機械工学的知識を有する製造プロセスのための高速化・安価な機械学習
- Authors: Jeremy Cleeman, Kian Agrawala, Rajiv Malhotra
- Abstract要約: 本稿では,この問題に対処するトランスファーラーニングに基づくアプローチを提案する。
MLモデルは、物理ベースのプロセスモデル(ソース)から大量の計算コストのかかるデータに基づいて訓練され、その後、より安価な実験データ(ターゲット)に基づいて微調整される。
情報源の極めて機能的かつ定量的な不正確さにもかかわらず、我々の手法はモデル開発コストを何年も削減し、実験コストを56～76%削減し、計算コストを桁違いに削減し、予測誤差を16～24%削減する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Machine Learning (ML) is of increasing interest for modeling parametric
effects in manufacturing processes. But this approach is limited to established
processes for which a deep physics-based understanding has been developed over
time, since state-of-the-art approaches focus on reducing the experimental
and/or computational costs of generating the training data but ignore the
inherent and significant cost of developing qualitatively accurate
physics-based models for new processes . This paper proposes a transfer
learning based approach to address this issue, in which a ML model is trained
on a large amount of computationally inexpensive data from a physics-based
process model (source) and then fine-tuned on a smaller amount of costly
experimental data (target). The novelty lies in pushing the boundaries of the
qualitative accuracy demanded of the source model, which is assumed to be high
in the literature, and is the root of the high model development cost. Our
approach is evaluated for modeling the printed line width in Fused Filament
Fabrication. Despite extreme functional and quantitative inaccuracies in the
source our approach reduces the model development cost by years, experimental
cost by 56-76%, computational cost by orders of magnitude, and prediction error
by 16-24%.
- Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)は、製造プロセスにおけるパラメトリック効果のモデリングへの関心が高まっている。
最先端のアプローチでは、トレーニングデータを生成する実験的および/または計算的コストの削減に重点を置いているが、新しいプロセスのための定性的に正確な物理ベースのモデルを開発するための本質的で重要なコストは無視されている。
本稿では,この問題に対処するトランスファーラーニングに基づくアプローチを提案する。そこでは,MLモデルを物理ベースプロセスモデル(ソース)から大量の計算コストのかかるデータに基づいて訓練し,より安価な実験データ(ターゲット)に基づいて微調整を行う。
この斬新さは、文献において高いと推定されるソースモデルに要求される定性的精度の境界を押し下げることであり、高モデル開発コストの根源である。
溶融フィラメント製造におけるプリントライン幅のモデル化について検討した。
極端な機能的・量的不正確さにもかかわらず、我々のアプローチはモデル開発コストを年々削減し、実験コストを56-76%、計算コストを桁違いに、予測誤差を16-24%削減する。
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