論文の概要: Neuro-symbolic model for cantilever beams damage detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.03063v1
• Date: Thu, 4 May 2023 13:12:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-08 16:36:27.358253
• Title: Neuro-symbolic model for cantilever beams damage detection
• Title（参考訳）: カンチレバービーム損傷検出のためのニューロシンボリックモデル
• Authors: Darian Onchis and Gilbert-Rainer Gillich and Eduard Hogea and Cristian Tufisi
• Abstract要約: 本稿では,新しい認知アーキテクチャに基づくカンチレバービームの損傷検出のためのニューロシンボリックモデルを提案する。 ハイブリッド識別モデルはLogic Convolutional Neural Regressorという名称で導入されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In the last decade, damage detection approaches swiftly changed from advanced signal processing methods to machine learning and especially deep learning models, to accurately and non-intrusively estimate the state of the beam structures. But as the deep learning models reached their peak performances, also their limitations in applicability and vulnerabilities were observed. One of the most important reason for the lack of trustworthiness in operational conditions is the absence of intrinsic explainability of the deep learning system, due to the encoding of the knowledge in tensor values and without the inclusion of logical constraints. In this paper, we propose a neuro-symbolic model for the detection of damages in cantilever beams based on a novel cognitive architecture in which we join the processing power of convolutional networks with the interactive control offered by queries realized through the inclusion of real logic directly into the model. The hybrid discriminative model is introduced under the name Logic Convolutional Neural Regressor and it is tested on a dataset of values of the relative natural frequency shifts of cantilever beams derived from an original mathematical relation. While the obtained results preserve all the predictive capabilities of deep learning models, the usage of three distances as predicates for satisfiability, makes the system more trustworthy and scalable for practical applications. Extensive numerical and laboratory experiments were performed, and they all demonstrated the superiority of the hybrid approach, which can open a new path for solving the damage detection problem.
• Abstract（参考訳）: 過去10年間で、損傷検出アプローチは、高度な信号処理方法から機械学習、特にディープラーニングモデルへと急速に変化し、ビーム構造の状態を正確に非侵襲的に推定する。 しかし、ディープラーニングモデルがピークパフォーマンスに達すると、適用性と脆弱性の制限も観察された。 運用条件における信頼性の欠如の最も重要な理由の1つは、テンソル値における知識の符号化と論理的制約を含まないことによる、ディープラーニングシステムの本質的な説明能力の欠如である。 本稿では,本モデルに実際の論理を組み込むことによって実現されたクエリによる対話制御により,畳み込みネットワークの処理能力と結合する,新しい認知アーキテクチャに基づく,カンチレバービームの損傷検出のためのニューロシンボリックモデルを提案する。 ハイブリッド判別モデルはLogic Convolutional Neural Regressorという名前で導入され、元の数学的関係から導かれたカンチレバービームの相対的な自然周波数シフトの値のデータセット上で検証される。 得られた結果は、ディープラーニングモデルの予測能力をすべて保持する一方で、3つの距離を充足可能性の述語として使用することで、システムは実用的なアプリケーションのために信頼性と拡張性が向上する。 広範囲な数値実験と実験を行い, ハイブリッドアプローチの優位性を実証し, 損傷検出問題を解くための新しい経路を開拓した。

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