論文の概要: A spectrum of physics-informed Gaussian processes for regression in engineering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.10656v1
• Date: Tue, 19 Sep 2023 14:39:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-20 14:02:47.030966
• Title: A spectrum of physics-informed Gaussian processes for regression in engineering
• Title（参考訳）: 工学における回帰のための物理学インフォームドガウス過程のスペクトル
• Authors: Elizabeth J Cross, Timothy J Rogers, Daniel J Pitchforth, Samuel J Gibson and Matthew R Jones
• Abstract要約: センサとデータ全般の可用性は向上していますが、純粋なデータ駆動アプローチから多くのサービス内エンジニアリングシステムや構造を完全に特徴づけることはできません。 本稿では、限られたデータで予測モデルを作成する能力を高めるために、機械学習技術と物理に基づく推論の組み合わせを追求する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Despite the growing availability of sensing and data in general, we remain unable to fully characterise many in-service engineering systems and structures from a purely data-driven approach. The vast data and resources available to capture human activity are unmatched in our engineered world, and, even in cases where data could be referred to as ``big,'' they will rarely hold information across operational windows or life spans. This paper pursues the combination of machine learning technology and physics-based reasoning to enhance our ability to make predictive models with limited data. By explicitly linking the physics-based view of stochastic processes with a data-based regression approach, a spectrum of possible Gaussian process models are introduced that enable the incorporation of different levels of expert knowledge of a system. Examples illustrate how these approaches can significantly reduce reliance on data collection whilst also increasing the interpretability of the model, another important consideration in this context.
• Abstract（参考訳）: センサとデータ全般の可用性は向上していますが、純粋なデータ駆動アプローチから多くのサービス内エンジニアリングシステムや構造を完全に特徴づけることはできません。 人間の活動を取り込むために利用可能な膨大なデータとリソースは、我々のエンジニアリングされた世界では一致せず、データが ``big,''' と呼ばれる場合でさえ、運用上のウィンドウやライフスパン間で情報を保持することは滅多にありません。 本稿では,機械学習技術と物理ベースの推論を組み合わせることで,限られたデータで予測モデルを作成する能力を高める。 確率過程の物理的視点とデータに基づく回帰的アプローチを明示的に結びつけることにより、システムの異なるレベルの専門家知識を組み込むことが可能なガウス過程モデルのスペクトルを導入する。 例は、これらのアプローチがデータ収集への依存を著しく低減すると同時に、モデルの解釈可能性を高める方法を示している。

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