論文の概要: Attention-enhanced neural differential equations for physics-informed
deep learning of ion transport
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.02871v1
- Date: Tue, 5 Dec 2023 16:39:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-06 15:10:49.938439
- Title: Attention-enhanced neural differential equations for physics-informed
deep learning of ion transport
- Title（参考訳）: イオン輸送の物理インフォームド深層学習のための注意型神経微分方程式
- Authors: Danyal Rehman and John H. Lienhard
- Abstract要約: 我々はナノ多孔膜を横断するイオン輸送を特徴付ける機械学習に基づくアプローチを開発した。
提案する枠組みは、電気中立性に基づく帰納バイアスを含む注意力強化型ニューラルディファレンス方程式を中心にしている。
さらに, 物理的に有意なイオン対存在関係の解明における注意機構の役割について検討した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Species transport models typically combine partial differential equations
(PDEs) with relations from hindered transport theory to quantify
electromigrative, convective, and diffusive transport through complex
nanoporous systems; however, these formulations are frequently substantial
simplifications of the governing dynamics, leading to the poor generalization
performance of PDE-based models. Given the growing interest in deep learning
methods for the physical sciences, we develop a machine learning-based approach
to characterize ion transport across nanoporous membranes. Our proposed
framework centers around attention-enhanced neural differential equations that
incorporate electroneutrality-based inductive biases to improve generalization
performance relative to conventional PDE-based methods. In addition, we study
the role of the attention mechanism in illuminating physically-meaningful
ion-pairing relationships across diverse mixture compositions. Further, we
investigate the importance of pre-training on simulated data from PDE-based
models, as well as the performance benefits from hard vs. soft inductive
biases. Our results indicate that physics-informed deep learning solutions can
outperform their classical PDE-based counterparts and provide promising avenues
for modelling complex transport phenomena across diverse applications.
- Abstract（参考訳）: 種々輸送モデルは典型的には、偏微分方程式(PDE)と障害のある輸送理論の関係を結合して、複雑なナノ多孔体系を通した電気移動、対流、拡散輸送を定量化するが、これらの定式化はしばしば支配力学の実質的な単純化であり、PDEベースのモデルの一般化性能は劣る。
物理科学における深層学習法への関心が高まる中、ナノポーラス膜を横断するイオン輸送を特徴付ける機械学習ベースの手法を開発した。
提案フレームワークは、従来のPDE法と比較して一般化性能を向上させるために、電気中立性に基づく帰納バイアスを組み込んだ注意強化型神経微分方程式を中心にしている。
また,多種多様な混合組成における物理的に測定可能なイオン対関係の照明における注意機構の役割について検討した。
さらに,PDEモデルからのシミュレーションデータに対する事前学習の重要性と,ハードとソフトの帰納バイアスによる性能上のメリットについても検討した。
この結果から,物理インフォームド・ディープ・ラーニング・ソリューションは従来のPDEよりも優れており,多種多様な応用にまたがる複雑な輸送現象をモデル化する上で有望な方法であることがわかった。
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