論文の概要: Integrating knowledge-guided symbolic regression and model-based design of experiments to automate process flow diagram development
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.04592v1
- Date: Tue, 7 May 2024 18:10:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-09 18:41:08.892909
- Title: Integrating knowledge-guided symbolic regression and model-based design of experiments to automate process flow diagram development
- Title（参考訳）: 知識誘導型記号回帰と実験モデルに基づくプロセスフロー図作成の自動化
- Authors: Alexander W. Rogers, Amanda Lane, Cesar Mendoza, Simon Watson, Adam Kowalski, Philip Martin, Dongda Zhang,
- Abstract要約: グローバルな定式化製品市場で成功するためには、新しい製品を迅速に定式化しなければならない。
キープロダクトインジケータ(KPI)は複雑で、化学組成や処理履歴がよく理解されていない機能である。
本研究は,プロセス機構の自動定量化のための新しいデジタルフレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.06887518967866
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: New products must be formulated rapidly to succeed in the global formulated product market; however, key product indicators (KPIs) can be complex, poorly understood functions of the chemical composition and processing history. Consequently, scale-up must currently undergo expensive trial-and-error campaigns. To accelerate process flow diagram (PFD) optimisation and knowledge discovery, this work proposed a novel digital framework to automatically quantify process mechanisms by integrating symbolic regression (SR) within model-based design of experiments (MBDoE). Each iteration, SR proposed a Pareto front of interpretable mechanistic expressions, and then MBDoE designed a new experiment to discriminate between them while balancing PFD optimisation. To investigate the framework's performance, a new process model capable of simulating general formulated product synthesis was constructed to generate in-silico data for different case studies. The framework could effectively discover ground-truth process mechanisms within a few iterations, indicating its great potential for use within the general chemical industry for digital manufacturing and product innovation.
- Abstract（参考訳）: 新規製品は、グローバルな定式化製品市場で成功するためには、迅速に定式化されなければならないが、重要な製品指標(KPI)は複雑であり、化学組成と処理履歴の理解が不十分である。
その結果、スケールアップは現在、高価なトライアル・アンド・エラーキャンペーンを実施せざるを得ない。
プロセスフローダイアグラム(PFD)の最適化と知識発見を高速化するために,実験モデルベース設計(MBDoE)にシンボル回帰(SR)を統合することにより,プロセスメカニズムを自動的に定量化する新たなデジタルフレームワークを提案する。
各イテレーションにおいて、SRは解釈可能な機械的表現のParetoフロントを提案し、その後MBDoEはPFD最適化のバランスを保ちながら両者を識別する新しい実験を設計した。
フレームワークの性能を調べるために, 汎用的な生成物合成をシミュレートできる新しいプロセスモデルを構築し, 異なるケーススタディのためのイン・シリコデータを生成する。
このフレームワークは、数回の反復で基盤構造プロセスのメカニズムを効果的に発見することができ、デジタル製造と製品革新のための一般的な化学工業での利用の可能性を示している。
関連論文リスト
- Mechanistic Design and Scaling of Hybrid Architectures [114.3129802943915]
我々は、様々な計算プリミティブから構築された新しいハイブリッドアーキテクチャを特定し、テストする。
本研究では,大規模計算最適法則と新しい状態最適スケーリング法則解析を用いて,結果のアーキテクチャを実験的に検証する。
我々は,MAD合成法と計算-最適パープレキシティを相関させ,新しいアーキテクチャの正確な評価を可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-26T16:33:12Z) - Stochastic Deep Koopman Model for Quality Propagation Analysis in
Multistage Manufacturing Systems [1.178566843877027]
本研究では、MMSの複雑な振る舞いをモデル化するための深いクープマン(SDK)フレームワークを紹介する。
本稿では,変分オートエンコーダから抽出した臨界品質情報を伝搬するクープマン演算子の新たな応用法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-18T22:53:17Z) - Learning minimal representations of stochastic processes with
variational autoencoders [52.99137594502433]
プロセスを記述するのに必要なパラメータの最小セットを決定するために、教師なしの機械学習アプローチを導入する。
我々の手法はプロセスを記述する未知のパラメータの自律的な発見を可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-21T14:25:06Z) - End-to-End Meta-Bayesian Optimisation with Transformer Neural Processes [52.818579746354665]
本稿では,ニューラルネットワークを一般化し,トランスフォーマーアーキテクチャを用いて獲得関数を学習する,エンド・ツー・エンドの差別化可能な最初のメタBOフレームワークを提案する。
我々は、この強化学習(RL)によるエンドツーエンドのフレームワークを、ラベル付き取得データの欠如に対処できるようにします。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-25T10:58:46Z) - Parameters, Properties, and Process: Conditional Neural Generation of
Realistic SEM Imagery Towards ML-assisted Advanced Manufacturing [1.5234614694413722]
我々は,条件付き生成対向ネットワーク(GAN)を走査型電子顕微鏡(SEM)画像に適用することにより,先行研究を構築した。
我々は, テンパと実験パラメータ, 材料特性を条件とした現実的な画像を生成する。
この研究は、製造プロセスを理解するための根本的に新しいアプローチの技術的バックボーンを形成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-13T00:48:39Z) - Latent Variable Representation for Reinforcement Learning [131.03944557979725]
モデルに基づく強化学習のサンプル効率を改善するために、潜在変数モデルが学習、計画、探索をいかに促進するかは理論上、実証上、不明である。
状態-作用値関数に対する潜在変数モデルの表現ビューを提供する。これは、抽出可能な変分学習アルゴリズムと楽観主義/悲観主義の原理の効果的な実装の両方を可能にする。
特に,潜伏変数モデルのカーネル埋め込みを組み込んだUPB探索を用いた計算効率の良い計画アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-17T00:26:31Z) - Image-based Artificial Intelligence empowered surrogate model and shape
morpher for real-time blank shape optimisation in the hot stamping process [3.264571107058741]
本研究は,画像に基づく人工インテリジェンスを用いたサロゲートモデリング (IAISM) 手法の開発である。
IAISMは任意の空白形状を与えられた as-formed コンポーネントの完全な薄めフィールドを予測するために訓練される。
高精度で汎用的なサロゲートモデリングおよび最適化ツールとして、提案されたパイプラインは、フルチェーンのデジタルツインに統合されることを約束している。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-01T20:17:48Z) - Generating Hidden Markov Models from Process Models Through Nonnegative Tensor Factorization [0.0]
我々は,理論的プロセスモデルと関連する最小隠れマルコフモデルを統合する,数学的に新しい手法を提案する。
提案手法は, (a) 理論的プロセスモデル, (b) HMM, (c) 結合非負行列テンソル因子分解, (d) カスタムモデル選択を集約する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-03T16:19:27Z) - Extending Process Discovery with Model Complexity Optimization and
Cyclic States Identification: Application to Healthcare Processes [62.997667081978825]
モデル最適化のための半自動支援を実現するプロセスマイニング手法を提案する。
所望の粒度で生モデルを抽象化するモデル単純化手法が提案されている。
医療分野の異なるアプリケーションから得られた3つのデータセットを用いて、技術的ソリューションの能力を実証することを目的としている。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-10T16:20:59Z) - Data-driven surrogate modelling and benchmarking for process equipment [1.8395181176356432]
化学プロセス機器のモデリングを目的とした計算流体力学(CFD)シミュレーションスイートを開発した。
有限関数評価予算の制約の下で,これらのCFDシミュレータをループ内での回帰型能動学習戦略について検討した。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-03-13T18:22:43Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。