論文の概要: DynaBench: A benchmark dataset for learning dynamical systems from low-resolution data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.05805v2
• Date: Thu, 28 Sep 2023 07:40:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-29 20:28:34.006957
• Title: DynaBench: A benchmark dataset for learning dynamical systems from low-resolution data
• Title（参考訳）: DynaBench:低解像度データから動的システムを学ぶためのベンチマークデータセット
• Authors: Andrzej Dulny and Andreas Hotho and Anna Krause
• Abstract要約: スパースデータから動的システムを直接学習するための新しいシミュレーションベンチマークデータセットDynaBenchを導入する。 このデータセットは、低解像度で非構造的な測定から力学系の進化を予測することに焦点を当てている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8695554579762814
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Previous work on learning physical systems from data has focused on high-resolution grid-structured measurements. However, real-world knowledge of such systems (e.g. weather data) relies on sparsely scattered measuring stations. In this paper, we introduce a novel simulated benchmark dataset, DynaBench, for learning dynamical systems directly from sparsely scattered data without prior knowledge of the equations. The dataset focuses on predicting the evolution of a dynamical system from low-resolution, unstructured measurements. We simulate six different partial differential equations covering a variety of physical systems commonly used in the literature and evaluate several machine learning models, including traditional graph neural networks and point cloud processing models, with the task of predicting the evolution of the system. The proposed benchmark dataset is expected to advance the state of art as an out-of-the-box easy-to-use tool for evaluating models in a setting where only unstructured low-resolution observations are available. The benchmark is available at https://anonymous.4open.science/r/code-2022-dynabench/.
• Abstract（参考訳）: データから物理システムを学習する以前の研究は、高解像度のグリッド構造計測に重点を置いてきた。 しかし、そのようなシステムの実際の知識(例えば気象データ)は、わずかに散らばった測定ステーションに依存している。 本稿では,方程式の事前知識を必要とせずに,疎分散データから直接力学系を学習するための,新しいシミュレーションベンチマークデータセットDynaBenchを紹介する。 このデータセットは、低解像度で非構造的な測定から力学系の進化を予測することに焦点を当てている。 文献でよく用いられる様々な物理系をカバーする6つの異なる偏微分方程式をシミュレートし、従来のグラフニューラルネットワークやポイントクラウド処理モデルを含む機械学習モデルの評価を行い、システムの進化を予測する。 提案するベンチマークデータセットは,非構造化低分解能観測のみが可能な環境でのモデル評価のための既定の簡易ツールとして,最先端の最先端技術として期待されている。 ベンチマークはhttps://anonymous.4open.science/r/code-2022-dynabench/で利用可能である。

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