論文の概要: SimPINNs: Simulation-Driven Physics-Informed Neural Networks for Enhanced Performance in Nonlinear Inverse Problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.16729v1
• Date: Wed, 27 Sep 2023 06:34:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-02 17:06:55.671094
• Title: SimPINNs: Simulation-Driven Physics-Informed Neural Networks for Enhanced Performance in Nonlinear Inverse Problems
• Title（参考訳）: SimPINNs:非線形逆問題の性能向上のためのシミュレーション駆動物理インフォームドニューラルネットワーク
• Authors: Sidney Besnard, Fr\'ed\'eric Jurie (UNICAEN), Jalal M. Fadili (NU, ENSICAEN, GREYC)
• Abstract要約: 本稿では,ディープラーニング技術を活用した逆問題の解法を提案する。 目的は、観測データに基づいて物理システムを管理する未知のパラメータを推論することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper introduces a novel approach to solve inverse problems by leveraging deep learning techniques. The objective is to infer unknown parameters that govern a physical system based on observed data. We focus on scenarios where the underlying forward model demonstrates pronounced nonlinear behaviour, and where the dimensionality of the unknown parameter space is substantially smaller than that of the observations. Our proposed method builds upon physics-informed neural networks (PINNs) trained with a hybrid loss function that combines observed data with simulated data generated by a known (approximate) physical model. Experimental results on an orbit restitution problem demonstrate that our approach surpasses the performance of standard PINNs, providing improved accuracy and robustness.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ディープラーニング技術を活用した逆問題に対する新しい解法を提案する。 目的は、観測データに基づいて物理システムを管理する未知のパラメータを推論することである。 基礎となるフォワードモデルが顕著な非線形挙動を示し、未知のパラメータ空間の次元が観測の次元よりもかなり小さいシナリオに焦点を当てる。 提案手法は,観測データと既知(近似)物理モデルにより生成されたシミュレーションデータを組み合わせたハイブリッド損失関数を用いて訓練された物理情報ニューラルネットワーク(PINN)に基づく。 軌道復元問題における実験結果から,本手法は標準ピンの性能を上回っており,精度とロバスト性が向上した。

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