論文の概要: Latent Field Discovery In Interacting Dynamical Systems With Neural Fields

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.20679v2
• Date: Wed, 20 Mar 2024 16:05:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-21 22:27:37.261370
• Title: Latent Field Discovery In Interacting Dynamical Systems With Neural Fields
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークを用いた相互作用力学系における潜場発見
• Authors: Miltiadis Kofinas, Erik J. Bekkers, Naveen Shankar Nagaraja, Efstratios Gavves,
• Abstract要約: 我々は、フィールドの発見に集中し、観察されたダイナミクスからのみそれらを推測する。 我々は、同変グラフネットワークと相互作用を結合し、場力を統合する新しいグラフネットワークにおいて、それらをニューラルネットワークと組み合わせる。 実験の結果,荷電粒子の設定,交通シーン,重力n体問題などの基礎となるフィールドを正確に発見できることが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.02700914882451
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Systems of interacting objects often evolve under the influence of field effects that govern their dynamics, yet previous works have abstracted away from such effects, and assume that systems evolve in a vacuum. In this work, we focus on discovering these fields, and infer them from the observed dynamics alone, without directly observing them. We theorize the presence of latent force fields, and propose neural fields to learn them. Since the observed dynamics constitute the net effect of local object interactions and global field effects, recently popularized equivariant networks are inapplicable, as they fail to capture global information. To address this, we propose to disentangle local object interactions -- which are $\mathrm{SE}(n)$ equivariant and depend on relative states -- from external global field effects -- which depend on absolute states. We model interactions with equivariant graph networks, and combine them with neural fields in a novel graph network that integrates field forces. Our experiments show that we can accurately discover the underlying fields in charged particles settings, traffic scenes, and gravitational n-body problems, and effectively use them to learn the system and forecast future trajectories.
• Abstract（参考訳）: 相互作用する物体のシステムは、その力学を支配する場効果の影響の下でしばしば進化するが、以前の研究はそのような効果から切り離され、系は真空の中で進化すると考えられている。 本研究では,これらの分野の発見に焦点をあて,直接観察することなく,観測された力学からのみ推論する。 我々は、潜伏力場の存在を理論化し、それらを学ぶためにニューラルネットワークを提案する。 観測されたダイナミクスは、局所的なオブジェクト相互作用と大域的なフィールド効果のネット効果を構成するため、最近普及した同変ネットワークは、グローバル情報を捕捉できないため、適用できない。 これを解決するために、我々は、絶対状態に依存する外部のグローバル場効果から、$\mathrm{SE}(n)$同変で、相対状態に依存する局所的なオブジェクト相互作用を解き放つことを提案する。 我々は、同変グラフネットワークとの相互作用をモデル化し、場力を統合する新しいグラフネットワークにおいて、それらをニューラルネットワークと組み合わせる。 実験の結果,荷電粒子の設定,交通シーン,重力n体問題などの基礎となる領域を正確に把握し,システム学習や将来の軌道予測に有効に活用できることが判明した。

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