論文の概要: Interpretable Multi-Source Data Fusion Through Latent Variable Gaussian Process
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.04146v3
- Date: Mon, 15 Jul 2024 20:03:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-17 23:30:59.722353
- Title: Interpretable Multi-Source Data Fusion Through Latent Variable Gaussian Process
- Title（参考訳）: 遅延可変ガウス過程による多ソースデータ融合の解釈
- Authors: Sandipp Krishnan Ravi, Yigitcan Comlek, Wei Chen, Arjun Pathak, Vipul Gupta, Rajnikant Umretiya, Andrew Hoffman, Ghanshyam Pilania, Piyush Pandita, Sayan Ghosh, Nathaniel Mckeever, Liping Wang,
- Abstract要約: 提案手法は、2つの数学的(表現パラボラ問題、2D Ackley関数)と2つの材料科学(FeCrAlおよびSmCoFe合金の設計)のケーススタディを用いて実証および解析を行った。
単一のソースとソースを意識しないMLモデルと比較して,提案するマルチソースデータ融合フレームワークは,スパースデータ問題,ソースに対する解釈可能性,異なるソース間の相関や関係を利用してモデリング能力を向上させることができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.207427766052044
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: With the advent of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML), various domains of science and engineering communites has leveraged data-driven surrogates to model complex systems from numerous sources of information (data). The proliferation has led to significant reduction in cost and time involved in development of superior systems designed to perform specific functionalities. A high proposition of such surrogates are built extensively fusing multiple sources of data, may it be published papers, patents, open repositories, or other resources. However, not much attention has been paid to the differences in quality and comprehensiveness of the known and unknown underlying physical parameters of the information sources that could have downstream implications during system optimization. Towards resolving this issue, a multi-source data fusion framework based on Latent Variable Gaussian Process (LVGP) is proposed. The individual data sources are tagged as a characteristic categorical variable that are mapped into a physically interpretable latent space, allowing the development of source-aware data fusion modeling. Additionally, a dissimilarity metric based on the latent variables of LVGP is introduced to study and understand the differences in the sources of data. The proposed approach is demonstrated on and analyzed through two mathematical (representative parabola problem, 2D Ackley function) and two materials science (design of FeCrAl and SmCoFe alloys) case studies. From the case studies, it is observed that compared to using single-source and source unaware ML models, the proposed multi-source data fusion framework can provide better predictions for sparse-data problems, interpretability regarding the sources, and enhanced modeling capabilities by taking advantage of the correlations and relationships among different sources.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)と機械学習(ML)の出現により、科学と工学の様々な分野のコミュートは、データ駆動サロゲートを利用して、多くの情報ソース(データ)から複雑なシステムをモデル化した。
この増殖により、特定の機能を実行するように設計された優れたシステムの開発に要するコストと時間の大幅な削減につながった。
このようなサロゲートの高い命題は、論文、特許、オープンレポジトリ、その他のリソースなど、複数のデータソースを広範囲に融合して構築されている。
しかし、システム最適化中に下流に影響を及ぼす可能性のある情報ソースの既知のおよび未知の物理パラメータの品質と包括性の違いにはあまり注意が払われていない。
この問題を解決するために,LVGP(Latent Variable Gaussian Process)に基づくマルチソースデータ融合フレームワークを提案する。
個々のデータソースは、物理的に解釈可能な潜在空間にマッピングされる特徴的なカテゴリ変数としてタグ付けされ、ソース認識データ融合モデリングの開発を可能にする。
さらに、LVGPの潜伏変数に基づく相似性尺度を導入し、データソースの違いを研究し、理解する。
提案手法は、2つの数学的(表現パラボラ問題、2D Ackley関数)と2つの材料科学(FeCrAlおよびSmCoFe合金の設計)のケーススタディを用いて実証および解析を行った。
ケーススタディから,シングルソースおよびソースを意識しないMLモデルと比較して,提案したマルチソースデータ融合フレームワークは,スパースデータ問題に対するより良い予測,ソースに対する解釈可能性,異なるソース間の相関や関係を利用してモデリング能力を向上させることができることがわかった。
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