Fugu-MT 論文翻訳(概要): Generalizable Neural Physics Solvers by Baldwinian Evolution

論文の概要: Generalizable Neural Physics Solvers by Baldwinian Evolution

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.03243v1
Date: Wed, 6 Dec 2023 02:31:12 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-12-07 16:17:50.555748
Title: Generalizable Neural Physics Solvers by Baldwinian Evolution
Title（参考訳）: ボールドウィン進化による一般化型神経物理学解法
Authors: Jian Cheng Wong, Chin Chun Ooi, Abhishek Gupta, Pao-Hsiung Chiu, Joshua Shao Zheng Low, My Ha Dao, Yew-Soon Ong
Abstract要約: 物理学の分野全体にわたって一般化するPINNの発見の可能性について検討する。我々は、物理の効率的な学習に向けて強いバイアスをもたらす接続強度に事前接続されたPINNを想定する。本稿では、一般化可能な物理解法として、PINNのメタラーニングの飛躍的な進歩を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 23.709458071148333
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Physics-informed neural networks (PINNs) are at the forefront of scientific machine learning, making possible the creation of machine intelligence that is cognizant of physical laws and able to accurately simulate them. In this paper, the potential of discovering PINNs that generalize over an entire family of physics tasks is studied, for the first time, through a biological lens of the Baldwin effect. Drawing inspiration from the neurodevelopment of precocial species that have evolved to learn, predict and react quickly to their environment, we envision PINNs that are pre-wired with connection strengths inducing strong biases towards efficient learning of physics. To this end, evolutionary selection pressure (guided by proficiency over a family of tasks) is coupled with lifetime learning (to specialize on a smaller subset of those tasks) to produce PINNs that demonstrate fast and physics-compliant prediction capabilities across a range of empirically challenging problem instances. The Baldwinian approach achieves an order of magnitude improvement in prediction accuracy at a fraction of the computation cost compared to state-of-the-art results with PINNs meta-learned by gradient descent. This paper marks a leap forward in the meta-learning of PINNs as generalizable physics solvers.
Abstract（参考訳）: 物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)は、科学機械学習の最前線にあり、物理的法則を認識し、それらを正確にシミュレートできるマシンインテリジェンスの作成を可能にする。本稿では,Baldwin効果の生物学的レンズを用いて,物理学的なタスクのファミリー全体を一般化するPINNを発見する可能性を初めて研究した。学習し、予測し、環境に素早く反応するために進化した前皮質生物の神経発達から着想を得て、物理学の効率的な学習に向けて強いバイアスを誘発する接続強度を持つピンを想定する。この目的のために、進化的選択圧力(一連のタスクの習熟度によって誘導される)は、生涯学習(これらのタスクの小さなサブセットを専門化する)と結合され、実験的な問題インスタンスの範囲で高速で物理に準拠する予測能力を実証するPINNを生成する。ボードウィニアンの手法は、勾配勾配勾配によってメタ学習されたPINNによる最先端の計算結果と比較して、計算コストのごく一部で予測精度が大幅に向上する。本稿では,ピンを一般化可能な物理解法としてメタラーニングの進歩を示す。

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