論文の概要: The Physics-Informed Neural Network Gravity Model: Generation III

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.10257v2
• Date: Tue, 13 Aug 2024 17:10:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-14 23:04:59.230815
• Title: The Physics-Informed Neural Network Gravity Model: Generation III
• Title（参考訳）: 物理インフォームドニューラルネットワーク重力モデル(III)
• Authors: John Martin, Hanspeter Schaub,
• Abstract要約: 第3世代物理インフォームドニューラルネットワーク重力モデル(PINN-GM-III) 本稿では,第3世代物理インフォームドニューラルネットワーク重力モデル(PINN-GM-III)を紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Scientific machine learning and the advent of the Physics-Informed Neural Network (PINN) have shown high potential in their ability to solve complex differential equations. One example is the use of PINNs to solve the gravity field modeling problem -- learning convenient representations of the gravitational potential from position and acceleration data. These PINN gravity models, or PINN-GMs, have demonstrated advantages in model compactness, robustness to noise, and sample efficiency when compared to popular alternatives; however, further investigation has revealed various failure modes for these and other machine learning gravity models which this manuscript aims to address. Specifically, this paper introduces the third generation Physics-Informed Neural Network Gravity Model (PINN-GM-III) which includes design changes that solve the problems of feature divergence, bias towards low-altitude samples, numerical instability, and extrapolation error. Six evaluation metrics are proposed to expose these past pitfalls and illustrate the PINN-GM-III's robustness to them. This study concludes by evaluating the PINN-GM-III modeling accuracy on a heterogeneous density asteroid, and comparing its performance to other analytic and machine learning gravity models.
• Abstract（参考訳）: 科学機械学習と物理情報ニューラルネットワーク(PINN)の出現は、複雑な微分方程式を解く能力において高い可能性を示している。 例えば、重力場モデリングの問題を解決するためにPINNを使うこと -- 位置と加速度データから重力ポテンシャルの便利な表現を学ぶこと -- がある。 これらのPINN重力モデル(PINN-GM)は、一般的な代替モデルと比較して、モデルコンパクト性、ノイズに対する頑健性、サンプル効率の利点を実証しているが、さらにこの原稿が目指す他の機械学習重力モデルに対する様々な障害モードが明らかにされている。 具体的には,第3世代物理インフォームドニューラルネットワーク重力モデル (PINN-GM-III) を提案する。 過去の落とし穴を明らかにするために6つの評価指標が提案され、PINN-GM-IIIの堅牢性を示す。 本研究は、不均一密度小惑星上でのPINN-GM-IIIモデリング精度を評価し、その性能を他の解析的および機械学習重力モデルと比較することによって結論付ける。

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