論文の概要: Modeling Randomly Observed Spatiotemporal Dynamical Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.00368v1
• Date: Sat, 1 Jun 2024 09:03:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 07:24:46.705233
• Title: Modeling Randomly Observed Spatiotemporal Dynamical Systems
• Title（参考訳）: ランダム観測時空間力学系のモデル化
• Authors: Valerii Iakovlev, Harri Lähdesmäki,
• Abstract要約: 現在利用可能なニューラルネットワークベースのモデリングアプローチは、時間と空間でランダムに収集されたデータに直面したときに不足する。 そこで我々は,このようなランダムなサンプルデータを効果的に処理する新しい手法を開発した。 我々のモデルは、システムの力学と将来の観測のタイミングと位置の両方を予測するために、償却変分推論、ニューラルディファレンシャル方程式、ニューラルポイントプロセス、暗黙のニューラル表現といった技術を統合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.381752536547389
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Spatiotemporal processes are a fundamental tool for modeling dynamics across various domains, from heat propagation in materials to oceanic and atmospheric flows. However, currently available neural network-based modeling approaches fall short when faced with data collected randomly over time and space, as is often the case with sensor networks in real-world applications like crowdsourced earthquake detection or pollution monitoring. In response, we developed a new spatiotemporal method that effectively handles such randomly sampled data. Our model integrates techniques from amortized variational inference, neural differential equations, neural point processes, and implicit neural representations to predict both the dynamics of the system and the probabilistic locations and timings of future observations. It outperforms existing methods on challenging spatiotemporal datasets by offering substantial improvements in predictive accuracy and computational efficiency, making it a useful tool for modeling and understanding complex dynamical systems observed under realistic, unconstrained conditions.
• Abstract（参考訳）: 時空間過程は、物質の熱伝播から海洋や大気の流れまで、様々な領域にわたる力学をモデル化するための基本的なツールである。 しかし、現在利用可能なニューラルネットワークベースのモデリングアプローチは、クラウドソースの地震検出や汚染監視といった現実世界のアプリケーションにおけるセンサーネットワークのように、時間と空間でランダムに収集されたデータに直面すると、短くなる。 そこで我々は,このようなランダムなサンプルデータを効果的に処理する新しい時空間法を開発した。 我々のモデルは、システムの力学と将来の観測の確率的位置とタイミングの両方を予測するために、償却変分推論、ニューラルディファレンシャル方程式、ニューラルポイントプロセス、暗黙のニューラル表現といった技術を統合する。 予測精度と計算効率を大幅に改善することで、時空間データセットに挑戦する既存の手法よりも優れており、現実的で制約のない条件下で観察される複雑な力学系をモデル化し理解するのに有用なツールである。

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