論文の概要: Diffusion Generative Inverse Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.02040v2
• Date: Mon, 18 Sep 2023 08:01:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-19 22:04:12.109208
• Title: Diffusion Generative Inverse Design
• Title（参考訳）: 拡散生成逆設計
• Authors: Marin Vlastelica, Tatiana L\'opez-Guevara and Kelsey Allen, Peter Battaglia, Arnaud Doucet, Kimberley Stachenfeld
• Abstract要約: 逆設計(英: inverse design)とは、目的関数の入力を最適化し、目的の結果を導出する問題を指す。 学習グラフニューラルネットワーク(GNN)の最近の進歩は、シミュレーション力学の正確で効率的で微分可能な推定に利用することができる。 本稿では, 分散拡散モデルを用いて, 逆設計問題の解法を効率的に行う方法を示し, より効率的な粒子サンプリングアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.04683283070957
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Inverse design refers to the problem of optimizing the input of an objective function in order to enact a target outcome. For many real-world engineering problems, the objective function takes the form of a simulator that predicts how the system state will evolve over time, and the design challenge is to optimize the initial conditions that lead to a target outcome. Recent developments in learned simulation have shown that graph neural networks (GNNs) can be used for accurate, efficient, differentiable estimation of simulator dynamics, and support high-quality design optimization with gradient- or sampling-based optimization procedures. However, optimizing designs from scratch requires many expensive model queries, and these procedures exhibit basic failures on either non-convex or high-dimensional problems. In this work, we show how denoising diffusion models (DDMs) can be used to solve inverse design problems efficiently and propose a particle sampling algorithm for further improving their efficiency. We perform experiments on a number of fluid dynamics design challenges, and find that our approach substantially reduces the number of calls to the simulator compared to standard techniques.
• Abstract（参考訳）: 逆設計(inverse design)とは、目的関数の入力を最適化して目標結果を達成する問題を指す。 多くの実世界のエンジニアリング問題に対して、客観的関数は、システム状態が時間とともにどのように進化するかを予測するシミュレータの形式をとり、設計上の課題は、ターゲットとなる結果につながる初期条件を最適化することである。 近年の学習シミュレーションでは、グラフニューラルネットワーク(GNN)がシミュレーション力学の正確で効率的で微分可能な推定に利用でき、勾配やサンプリングに基づく最適化手順による高品質な設計最適化をサポートすることが示されている。 しかし、設計をスクラッチから最適化するには多くの高価なモデルクエリが必要であり、これらの手順は非凸または高次元の問題に基本的な失敗を示す。 本研究では,逆設計問題を効率的に解くために拡散モデル (DDM) をいかに利用できるかを示すとともに,より効率的な粒子サンプリングアルゴリズムを提案する。 我々は流体力学設計の課題について実験を行い,本手法はシミュレータの呼び出し回数を標準手法に比べて大幅に削減することを示した。

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