論文の概要: CrystalGPT: Enhancing system-to-system transferability in crystallization prediction and control using time-series-transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.03099v1
• Date: Wed, 31 May 2023 12:34:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-11 13:36:39.896696
• Title: CrystalGPT: Enhancing system-to-system transferability in crystallization prediction and control using time-series-transformers
• Title（参考訳）: CrystalGPT: 時系列変換器を用いた結晶化予測と制御におけるシステム間転送性の向上
• Authors: Niranjan Sitapure, Joseph S. Kwon
• Abstract要約: Time-Series-Transformer (TST)フレームワークは強力な転送学習機能を利用する。 CrystalGPTは既存のMLモデルの8倍の累積誤差を達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: For prediction and real-time control tasks, machine-learning (ML)-based digital twins are frequently employed. However, while these models are typically accurate, they are custom-designed for individual systems, making system-to-system (S2S) transferability difficult. This occurs even when substantial similarities exist in the process dynamics across different chemical systems. To address this challenge, we developed a novel time-series-transformer (TST) framework that exploits the powerful transfer learning capabilities inherent in transformer algorithms. This was demonstrated using readily available process data obtained from different crystallizers operating under various operational scenarios. Using this extensive dataset, we trained a TST model (CrystalGPT) to exhibit remarkable S2S transferability not only across all pre-established systems, but also to an unencountered system. CrystalGPT achieved a cumulative error across all systems, which is eight times superior to that of existing ML models. Additionally, we coupled CrystalGPT with a predictive controller to reduce the variance in setpoint tracking to just 1%.
• Abstract（参考訳）: 予測とリアルタイム制御タスクでは、機械学習(ml)ベースのデジタルツインが頻繁に用いられる。 しかしながら、これらのモデルは一般的に正確であるが、個々のシステム向けにカスタム設計されており、システム間転送(S2S)が困難である。 これは、異なる化学系にわたる過程のダイナミクスにかなりの類似性が存在する場合でも起こる。 この課題に対処するために、トランスフォーマーアルゴリズムに固有の強力なトランスファー学習機能を利用する新しい時系列変換器(TST)フレームワークを開発した。 これは様々な操作シナリオで異なる結晶化器から得られる容易に利用可能なプロセスデータを用いて実証された。 この広範囲なデータセットを用いて、TSTモデル(CrystalGPT)をトレーニングし、事前に確立されたすべてのシステムにまたがる優れたS2S転送性を示した。 CrystalGPTは既存のMLモデルの8倍の累積誤差を達成した。 さらに,CrystalGPTと予測コントローラを結合して,セットポイントトラッキングのばらつきを1%に抑えることができた。

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