論文の概要: Data-Driven Physics-Informed Neural Networks: A Digital Twin Perspective
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.08667v2
- Date: Thu, 16 May 2024 10:55:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-17 19:04:48.887311
- Title: Data-Driven Physics-Informed Neural Networks: A Digital Twin Perspective
- Title（参考訳）: データ駆動物理インフォームドニューラルネットワーク:デジタル双対視点
- Authors: Sunwoong Yang, Hojin Kim, Yoonpyo Hong, Kwanjung Yee, Romit Maulik, Namwoo Kang,
- Abstract要約: 本研究では,ディジタル双生児(DT)の実現に向けた物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)の可能性について検討する。
PINNのメッシュフリーフレームワークにおいて,コロケーション点に対する各種適応サンプリング手法の有効性を検証した。
データ駆動型PINNフレームワークの全体的なパフォーマンスについて検討し、DTシナリオで取得したデータセットを利用することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1874952582465603
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This study explores the potential of physics-informed neural networks (PINNs) for the realization of digital twins (DT) from various perspectives. First, various adaptive sampling approaches for collocation points are investigated to verify their effectiveness in the mesh-free framework of PINNs, which allows automated construction of virtual representation without manual mesh generation. Then, the overall performance of the data-driven PINNs (DD-PINNs) framework is examined, which can utilize the acquired datasets in DT scenarios. Its scalability to more general physics is validated within parametric Navier-Stokes equations, where PINNs do not need to be retrained as the Reynolds number varies. In addition, since datasets can be often collected from different fidelity/sparsity in practice, multi-fidelity DD-PINNs are also proposed and evaluated. They show remarkable prediction performance even in the extrapolation tasks, with $42\sim62\%$ improvement over the single-fidelity approach. Finally, the uncertainty quantification performance of multi-fidelity DD-PINNs is investigated by the ensemble method to verify their potential in DT, where an accurate measure of predictive uncertainty is critical. The DD-PINN frameworks explored in this study are found to be more suitable for DT scenarios than traditional PINNs from the above perspectives, bringing engineers one step closer to seamless DT realization.
- Abstract（参考訳）: 本研究では, 物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)によるディジタル双生児(DT)の実現の可能性について, 様々な観点から検討した。
まず,手動によるメッシュ生成を伴わない仮想表現の自動構築を可能にするPINNのメッシュフリーフレームワークにおいて,コロケーションポイントに対する様々な適応サンプリング手法の有効性を検証した。
次に,データ駆動型PINN(DD-PINN)フレームワークの全体的な性能について検討し,DTシナリオで取得したデータセットを活用する。
より一般的な物理学へのスケーラビリティはパラメトリックなナビエ・ストークス方程式で検証され、レイノルズ数が異なるため、PINNは再訓練される必要はない。
また, 実際に異なる忠実度/疎度からデータセットを収集できるため, 多忠実DD-PINNも提案され, 評価されている。
これらは外挿タスクにおいても顕著な予測性能を示し、シングルフィデリティアプローチよりも42\sim62\%$改善されている。
最後に,多要素DD-PINNの不確実性定量化性能をアンサンブル法を用いて検討し,精度の高い予測不確かさの測定が重要であるDTにおけるその可能性を検証する。
この研究で調べたDD-PINNフレームワークは、上記の観点から従来のPINNよりもDTシナリオに適していることが分かり、エンジニアはシームレスなDTの実現に一歩近づいた。
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