論文の概要: Towards Foundation Model for Chemical Reactor Modeling: Meta-Learning with Physics-Informed Adaptation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.11752v3
- Date: Thu, 15 May 2025 14:08:49 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-16 14:06:35.243066
- Title: Towards Foundation Model for Chemical Reactor Modeling: Meta-Learning with Physics-Informed Adaptation
- Title（参考訳）: 化学反応器モデリングの基礎モデルに向けて:物理インフォームド適応によるメタラーニング
- Authors: Zihao Wang, Zhe Wu,
- Abstract要約: 多様な反応器タイプにまたがって一般化し、新しい化学プロセスに迅速に適応するニューラルネットワークフレームワークを導入する。
提案手法は, メタラーニングを活用して, 反応速度を最小限に抑えることで, 未確認反応への適応を効果的に行う。
本フレームワークは, 3種類の整数次基本反応器, 連続拌槽反応器, バッチ反応器, プラグフロー反応器で評価される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.835081385422653
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Developing accurate models for chemical reactors is often challenging due to the complexity of reaction kinetics and process dynamics. Traditional approaches require retraining models for each new system, limiting generalizability and efficiency. In this work, we take a step toward foundation models for chemical reactor modeling by introducing a neural network framework that generalizes across diverse reactor types and rapidly adapts to new chemical processes. Our approach leverages meta-learning to pretrain the model on a broad set of reactor dynamics, enabling efficient adaptation to unseen reactions with minimal data. To further enhance generalizability, we incorporate physics-informed fine-tuning, ensuring physically consistent adaptation to new reactor conditions. Our framework is evaluated across three integer-order fundamental reactor types - continuous stirred tank reactors, batch reactors, and plug flow reactors - demonstrating superior few-shot adaptation compared to conventional data-driven, physics-informed, and transfer learning approaches. By combining meta-learning with physics-informed adaptation, this work lays the foundation for a generalizable modeling framework, advancing the development of foundation models for chemical engineering applications. Source code is available at https://github.com/killingbear999/chemical-reactor-foundation-model.
- Abstract（参考訳）: 化学反応器の正確なモデルを開発することは、反応力学とプロセス力学の複雑さのためにしばしば困難である。
従来のアプローチでは、各新システムのモデルの再訓練が必要で、一般化性と効率が制限される。
本研究では,多種多様な反応器タイプにまたがって一般化し,新しい化学プロセスに迅速に適応するニューラルネットワークフレームワークを導入することにより,化学反応器モデリングの基礎モデルに向けた一歩を踏み出した。
提案手法は, メタラーニングを活用して, 反応速度を最小限に抑えることで, 未確認反応への適応を効果的に行う。
一般化性をさらに向上するため,物理インフォームド微調整を取り入れ,新しい反応器条件への物理的整合性を確保する。
本フレームワークは, 従来のデータ駆動型, 物理インフォームド型, 転送学習方式と比較して, 連続式槽型, バッチ型リアクタ型, プラグ式リアクタ型の3種類の基本反応器を用いて評価を行った。
メタラーニングと物理インフォームド適応を組み合わせることで、この研究は一般化可能なモデリングフレームワークの基礎を築き、化学工学応用の基礎モデルの開発を進めた。
ソースコードはhttps://github.com/killingbear999/chemical-reactor-foundation-modelで入手できる。
関連論文リスト
- Interpretable Deep Learning for Polar Mechanistic Reaction Prediction [43.95903801494905]
PMechRP(Polar Mechanistic Reaction Predictor)は,PMechDBデータセット上で機械学習モデルをトレーニングするシステムである。
私たちは、トランスフォーマーベース、グラフベース、および2段階のシアムアーキテクチャを含む、さまざまな機械学習モデルの比較をトレーニングします。
私たちの最高のパフォーマンスのアプローチはハイブリッドモデルで、5アンサンブルのChemformerモデルと2ステップのSiameseフレームワークを組み合わせたものです。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-22T02:31:23Z) - Artificial Intelligence in Reactor Physics: Current Status and Future Prospects [28.708205150779563]
原子炉物理学は中性子物性の研究であり、中性子と原子炉の物質間の相互作用をモデルで調べることに焦点を当てている。
人工知能(AI)は、例えば運転シミュレーション、安全設計、リアルタイム監視、コア管理、保守において、原子炉物理学に多大な貢献をしている。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-04T09:36:58Z) - Learning Chemical Reaction Representation with Reactant-Product Alignment [50.28123475356234]
本稿では,様々な有機反応関連タスクに適した新しい化学反応表現学習モデルであるモデルネームを紹介する。
反応物質と生成物との原子対応を統合することにより、反応中に生じる分子変換を識別し、反応機構の理解を深める。
反応条件を化学反応表現に組み込むアダプタ構造を設計し、様々な反応条件を処理し、様々なデータセットや下流タスク、例えば反応性能予測に適応できるようにした。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-26T17:41:44Z) - Reactor Optimization Benchmark by Reinforcement Learning [0.24374097382908472]
本稿では,強化学習に特化して設計されたOpenNeoMCフレームワークのベンチマーク問題を紹介する。
テストケースは、異なる物理状態を表す、異なる局所的な最適性を備えており、アルゴリズムの学習に挑戦している。
厳密な制約で複雑な最適化景観をナビゲートする際の強化学習の有効性を実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-21T10:26:47Z) - Retrosynthesis prediction enhanced by in-silico reaction data
augmentation [66.5643280109899]
RetroWISEは,実データから推定されるベースモデルを用いて,シリコン内反応の生成と増大を行うフレームワークである。
3つのベンチマークデータセットで、RetroWISEは最先端モデルに対して最高の全体的なパフォーマンスを達成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-31T07:40:37Z) - Emergent Agentic Transformer from Chain of Hindsight Experience [96.56164427726203]
簡単なトランスフォーマーベースモデルが時間差と模倣学習に基づくアプローチの両方と競合することを示す。
単純なトランスフォーマーベースのモデルが時間差と模倣学習ベースのアプローチの両方で競合するのはこれが初めてである。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-26T00:43:02Z) - A Hybrid Data-Driven Multi-Stage Deep Learning Framework for Enhanced Nuclear Reactor Power Prediction [0.4166512373146748]
本稿では,リアクトル過渡期の最終定常電力を予測するための,新しい多段階深層学習フレームワークを提案する。
我々は、分類段階と回帰段階の両方のフィードフォワードニューラルネットワークを使用し、リアクトルパワーの実環境計測と制御状態を統合したユニークなデータセットをトレーニングする。
ノイズを伴うシミュレーションデータの取り込みにより、モデルの一般化能力が大幅に向上し、オーバーフィッティングのリスクが軽減される。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-23T17:32:52Z) - Machine Learning and Artificial Intelligence-Driven Multi-Scale Modeling
for High Burnup Accident-Tolerant Fuels for Light Water-Based SMR
Applications [0.3745741215827112]
小型モジュール型原子炉の概念は、将来のエネルギー危機に対処するための展望を変えた。
この研究は、小さなモジュール型原子炉の設計最適化、制御、監視における機械学習と人工知能の適用に焦点を当てている。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-25T04:41:12Z) - Re-parameterizing Your Optimizers rather than Architectures [119.08740698936633]
本稿では,モデル固有の事前知識を構造学に取り入れ,汎用モデル(簡易モデル)の学習に使用する新しいパラダイムを提案する。
実装として,モデル固有のハイパーパラメータの集合に従って勾配を変更することによって,事前知識を付加する手法を提案する。
Reprでトレーニングされた単純なモデルに対しては、VGGスタイルのプレーンモデルに注目し、ReprでトレーニングされたそのようなシンプルなモデルがRep-VGGと呼ばれ、最近のよく設計されたモデルと同等に動作することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-30T16:55:59Z) - Model LEGO: Creating Models Like Disassembling and Assembling Building Blocks [53.09649785009528]
本稿では,新しいモデルを得るためのトレーニングを必要としないパラダイムについて検討する。
生体視覚系における受容野にインスパイアされたCNNの誕生と同様、モデル分解と組み立てを提案する。
モデル組立には、特定のタスクに適した新しいモデルを構築するために、アライメントパディング戦略とパラメータスケーリング戦略を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-25T05:27:28Z) - A Grid-Structured Model of Tubular Reactors [61.38002492702646]
提案モデルは完全に偏微分方程式の既知の形式に基づくものや,多層パーセプトロンなどの汎用機械学習コンポーネントを含むものもある。
本研究では, 固定層反応器の状態を記述するために, 限られた量のデータを用いて, 提案モデルを訓練可能であることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-13T19:54:23Z) - Deep Surrogate Models for Multi-dimensional Regression of Reactor Power [0.0]
我々は,原子炉の電力分布の高精度かつ高精度な多次元回帰を提供するニューラルネットワークの能力を確立する。
その結果、ニューラルネットワークは、自律型原子炉制御フレームワークで実装するサロゲートモデルに適した選択であることが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-10T15:16:36Z)
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。