論文の概要: Deep Neural Operator Driven Real Time Inference for Nuclear Systems to Enable Digital Twin Solutions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.07523v2
• Date: Sun, 28 Apr 2024 04:31:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-01 01:04:37.888493
• Title: Deep Neural Operator Driven Real Time Inference for Nuclear Systems to Enable Digital Twin Solutions
• Title（参考訳）: 深部ニューラル演算子駆動型実時間推定によるディジタル双極子解の実現
• Authors: Kazuma Kobayashi, Syed Bahauddin Alam,
• Abstract要約: 本研究では,難解な粒子輸送問題の解法におけるDeepONetの一般化性と計算効率について述べる。 DeepONetはまた、従来のMLメソッドよりも優れた予測精度とスピードを示している。 全体として、DeepONetは有望で変革的な核工学の研究と応用ツールである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5115559623386964
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper focuses on the feasibility of Deep Neural Operator (DeepONet) as a robust surrogate modeling method within the context of digital twin (DT) for nuclear energy systems. Through benchmarking and evaluation, this study showcases the generalizability and computational efficiency of DeepONet in solving a challenging particle transport problem. DeepONet also exhibits remarkable prediction accuracy and speed, outperforming traditional ML methods, making it a suitable algorithm for real-time DT inference. However, the application of DeepONet also reveals challenges related to optimal sensor placement and model evaluation, critical aspects of real-world implementation. Addressing these challenges will further enhance the method's practicality and reliability. Overall, DeepONet presents a promising and transformative nuclear engineering research and applications tool. Its accurate prediction and computational efficiency capabilities can revolutionize DT systems, advancing nuclear engineering research. This study marks an important step towards harnessing the power of surrogate modeling techniques in critical engineering domains.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Deep Neural Operator (DeepONet) の核エネルギーシステムに対するディジタルツイン (DT) の文脈におけるロバスト・サロゲート・モデリング手法としての可能性に焦点を当てる。 本研究では,DeepONetの粒子輸送問題における一般化可能性と計算効率について検討した。 DeepONetはまた、従来のMLメソッドよりも優れた予測精度と速度を示し、リアルタイムDT推論に適したアルゴリズムである。 しかし,DeepONetの応用は,センサ配置やモデル評価,実世界の実装における重要な側面に関わる課題も明らかにしている。 これらの課題に対処することで、メソッドの実用性と信頼性をさらに高めることができます。 全体として、DeepONetは有望で変革的な核工学の研究と応用ツールである。 その正確な予測と計算効率の能力はDTシステムに革命をもたらし、原子力工学の研究を前進させる。 本研究は,重要な工学領域における代理モデリング技術の力を利用するための重要なステップである。

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