論文の概要: Physics-Aware Multifidelity Bayesian Optimization: a Generalized Formulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.05831v1
• Date: Sun, 10 Dec 2023 09:11:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-12 18:26:54.674884
• Title: Physics-Aware Multifidelity Bayesian Optimization: a Generalized Formulation
• Title（参考訳）: 物理を意識した多忠実ベイズ最適化:一般化された定式化
• Authors: Francesco Di Fiore and Laura Mainini
• Abstract要約: MFBO(Multifidelity Bayesian Method)は、クエリのサブセレクションのみに対して、コストの高い高忠実度応答を組み込むことができる。 State-of-the-artメソッドは純粋にデータ駆動型検索に依存しており、物理的なコンテキストに関する明示的な情報は含まない。 本稿では、これらのデータ駆動探索を高速化するために、工学的問題の物理領域に関する事前知識を活用することができることを認めた。
• 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: The adoption of high-fidelity models for many-query optimization problems is majorly limited by the significant computational cost required for their evaluation at every query. Multifidelity Bayesian methods (MFBO) allow to include costly high-fidelity responses for a sub-selection of queries only, and use fast lower-fidelity models to accelerate the optimization process. State-of-the-art methods rely on a purely data-driven search and do not include explicit information about the physical context. This paper acknowledges that prior knowledge about the physical domains of engineering problems can be leveraged to accelerate these data-driven searches, and proposes a generalized formulation for MFBO to embed a form of domain awareness during the optimization procedure. In particular, we formalize a bias as a multifidelity acquisition function that captures the physical structure of the domain. This permits to partially alleviate the data-driven search from learning the domain properties on-the-fly, and sensitively enhances the management of multiple sources of information. The method allows to efficiently include high-fidelity simulations to guide the optimization search while containing the overall computational expense. Our physics-aware multifidelity Bayesian optimization is presented and illustrated for two classes of optimization problems frequently met in science and engineering, namely design optimization and health monitoring problems.
• Abstract（参考訳）: マルチクエリ最適化問題に対する高忠実度モデルの導入は、各クエリでの評価に要する計算コストに大きく制限されている。 multifidelity bayesian methods (mfbo) は、クエリのサブセレクションのみに対してコストのかかる高忠実度応答を含めることができ、高速な低忠実度モデルを使用して最適化プロセスを高速化できる。 State-of-the-artメソッドは純粋にデータ駆動型検索に依存しており、物理的なコンテキストに関する明確な情報は含まない。 本稿では,これらのデータ駆動探索を高速化するために,工学的課題の物理領域に関する事前知識を活用できることを認め,mfboの最適化手順中にドメイン認識の形式を埋め込むための一般化した定式化を提案する。 特に、バイアスをドメインの物理的構造をキャプチャする多元性獲得関数として定式化する。 これにより、データ駆動検索がドメインプロパティのオンザフライ学習から部分的に緩和され、複数の情報ソースの管理が敏感に強化される。 本手法は,全計算コストを抑えつつ最適化探索を誘導する高忠実度シミュレーションを効率よく組み込むことができる。 物理学を意識した多元的ベイズ最適化を, 設計最適化と健康モニタリング問題という, 科学や工学でよく見られる2つの最適化問題に対して提示し, 解説した。

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