論文の概要: Physics-Enhanced Multi-fidelity Learning for Optical Surface Imprint
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.10278v1
- Date: Fri, 17 Nov 2023 01:55:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-22 15:17:46.666615
- Title: Physics-Enhanced Multi-fidelity Learning for Optical Surface Imprint
- Title（参考訳）: 光表面インプリントのための物理強化多忠実学習
- Authors: Yongchao Chen
- Abstract要約: 本稿では,MFNN(Multi-fidelity Neural Network)を用いた逆問題解法を提案する。
まず、純粋なシミュレーションデータを用いてNNモデルを積極的に訓練し、次にトランスファーラーニングによりsim-to-realギャップをブリッジする。
この研究は、機械学習を実際の実験研究に適用する良い例である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0878040851638
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: Human fingerprints serve as one unique and powerful characteristic for each
person, from which policemen can recognize the identity. Similar to humans,
many natural bodies and intrinsic mechanical qualities can also be uniquely
identified from surface characteristics. To measure the elasto-plastic
properties of one material, one formally sharp indenter is pushed into the
measured body under constant force and retracted, leaving a unique residual
imprint of the minute size from several micrometers to nanometers. However, one
great challenge is how to map the optical image of this residual imprint into
the real wanted mechanical properties, i.e., the tensile force curve. In this
paper, we propose a novel method to use multi-fidelity neural networks (MFNN)
to solve this inverse problem. We first actively train the NN model via pure
simulation data, and then bridge the sim-to-real gap via transfer learning. The
most innovative part is that we use NN to dig out the unknown physics and also
implant the known physics into the transfer learning framework, thus highly
improving the model stability and decreasing the data requirement. This work
serves as one great example of applying machine learning into the real
experimental research, especially under the constraints of data limitation and
fidelity variance.
- Abstract（参考訳）: 人間の指紋は、それぞれの人物に独特で強力な特徴であり、警官はそのアイデンティティを認識できる。
人間と同様、多くの自然体や固有の機械的特性も表面特性から一意に識別できる。
1つの材料の弾塑性特性を測定するために、1つの正式に鋭いインデンターを一定の力で測定体に押し込み、取り外し、数マイクロメートルからナノメートルまでの微小サイズのユニークな残像を残す。
しかし、1つの大きな課題は、この残留インプリントの光学像を実際の所望の力学特性、すなわち引張力曲線にどのようにマッピングするかである。
本稿では,この逆問題を解決するためにMFNN(Multi-fidelity Neural Network)を用いた新しい手法を提案する。
まず、純粋なシミュレーションデータを用いてNNモデルを積極的に訓練し、次にトランスファーラーニングによりsim-to-realギャップをブリッジする。
最も革新的なのは、NNを使って未知の物理を掘り起こし、既知の物理を転写学習フレームワークに埋め込むことで、モデルの安定性を向上し、データ要求を低減できるということです。
この研究は、特にデータ制限と忠実度分散の制約の下で、機械学習を実際の実験研究に適用する優れた例である。
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