Fugu-MT 論文翻訳(概要): Control-aware echo state networks (Ca-ESN) for the suppression of extreme events

論文の概要: Control-aware echo state networks (Ca-ESN) for the suppression of extreme events

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.03095v1
Date: Sun, 6 Aug 2023 12:22:01 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-08-08 16:53:09.245839
Title: Control-aware echo state networks (Ca-ESN) for the suppression of extreme events
Title（参考訳）: 極端事象抑制のための制御対応エコー状態ネットワーク(Ca-ESN)
Authors: Alberto Racca and Luca Magri
Abstract要約: 極端事象は、カオス非線形系の状態や観測可能な状態における突然の大きな振幅変化である。制御対応エコー状態ネットワーク(Ca-ESN)を導入し、ESNと制御戦略をシームレスに組み合わせ、極端な事象を抑制する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.85316573653194
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Extreme event are sudden large-amplitude changes in the state or observables of chaotic nonlinear systems, which characterize many scientific phenomena. Because of their violent nature, extreme events typically have adverse consequences, which call for methods to prevent the events from happening. In this work, we introduce the control-aware echo state network (Ca-ESN) to seamlessly combine ESNs and control strategies, such as proportional-integral-derivative and model predictive control, to suppress extreme events. The methodology is showcased on a chaotic-turbulent flow, in which we reduce the occurrence of extreme events with respect to traditional methods by two orders of magnitude. This works opens up new possibilities for the efficient control of nonlinear systems with neural networks.
Abstract（参考訳）: 極端事象は突然の大振幅変化またはカオス非線形系の観測可能な状態であり、多くの科学的現象を特徴づける。その暴力的な性質から、極端な出来事は一般的に悪影響を及ぼし、出来事が起こるのを防ぐ方法を求める。本研究では,比例積分微分やモデル予測制御といったESNと制御戦略をシームレスに組み合わせ,極端な事象を抑制するための制御対応エコー状態ネットワーク(Ca-ESN)を提案する。本手法は,従来の手法に対する極端な事象の発生を2桁程度低減するカオス・乱流流れについて紹介する。この研究は、ニューラルネットワークを用いた非線形システムの効率的な制御の新しい可能性を開く。

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