論文の概要: Bond Graphs for multi-physics informed Neural Networks for multi-variate time series

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.13586v2
• Date: Fri, 2 Aug 2024 14:59:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-05 17:53:28.889789
• Title: Bond Graphs for multi-physics informed Neural Networks for multi-variate time series
• Title（参考訳）: 多変量時系列のための多物理情報ニューラルネットワークのためのボンドグラフ
• Authors: Alexis-Raja Brachet, Pierre-Yves Richard, Céline Hudelot,
• Abstract要約: 既存の手法は複雑な多分野・多領域現象のタスクには適用されない。 タスク固有モデルに入力可能な多物理インフォームド表現を生成するニューラルボンドグラフ(NBgE)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.775534755081169
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the trend of hybrid Artificial Intelligence techniques, Physical-Informed Machine Learning has seen a growing interest. It operates mainly by imposing data, learning, or architecture bias with simulation data, Partial Differential Equations, or equivariance and invariance properties. While it has shown great success on tasks involving one physical domain, such as fluid dynamics, existing methods are not adapted to tasks with complex multi-physical and multi-domain phenomena. In addition, it is mainly formulated as an end-to-end learning scheme. To address these challenges, we propose to leverage Bond Graphs, a multi-physics modeling approach, together with Message Passing Graph Neural Networks. We propose a Neural Bond graph Encoder (NBgE) producing multi-physics-informed representations that can be fed into any task-specific model. It provides a unified way to integrate both data and architecture biases in deep learning. Our experiments on two challenging multi-domain physical systems - a Direct Current Motor and the Respiratory System - demonstrate the effectiveness of our approach on a multivariate time-series forecasting task.
• Abstract（参考訳）: ハイブリッド人工知能技術のトレンドの中で、物理情報機械学習はますます関心を集めている。 主に、データ、学習、アーキテクチャバイアスをシミュレーションデータ、部分微分方程式、等分散と不変性で表す。 流体力学のような1つの物理領域に関わるタスクでは大きな成功を収めてきたが、既存の手法は複雑な多物理現象や多ドメイン現象のタスクには適応していない。 また、主にエンドツーエンドの学習方式として定式化されている。 これらの課題に対処するために、メッセージパッシンググラフニューラルネットワークとともに、多物理モデリングアプローチであるボンドグラフを活用することを提案する。 タスク固有モデルに入力可能な多物理インフォームド表現を生成するニューラルボンドグラフエンコーダ(NBgE)を提案する。 ディープラーニングにデータバイアスとアーキテクチャバイアスを統合する統一的な方法を提供する。 直流モータと呼吸システムという2つの挑戦的マルチドメイン物理システムに関する実験により,多変量時系列予測タスクにおけるアプローチの有効性を実証した。

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