Fugu-MT 論文翻訳(概要): PAPM: A Physics-aware Proxy Model for Process Systems

論文の概要: PAPM: A Physics-aware Proxy Model for Process Systems

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.05232v1
Date: Sun, 7 Jul 2024 02:10:05 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-09 20:37:03.767333
Title: PAPM: A Physics-aware Proxy Model for Process Systems
Title（参考訳）: PAPM: 物理を意識したプロセスシステムのプロキシモデル
Authors: Pengwei Liu, Zhongkai Hao, Xingyu Ren, Hangjie Yuan, Jiayang Ren, Dong Ni,
Abstract要約: 本稿では,プロセスシステムの一部の物理を組み込んだ物理対応プロキシモデル(PAPM)を提案する。 PAPMは平均性能が6.7%向上するのに対して、FLOPは少なく、パラメータの1%しか必要としない。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.94548495044072
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In the context of proxy modeling for process systems, traditional data-driven deep learning approaches frequently encounter significant challenges, such as substantial training costs induced by large amounts of data, and limited generalization capabilities. As a promising alternative, physics-aware models incorporate partial physics knowledge to ameliorate these challenges. Although demonstrating efficacy, they fall short in terms of exploration depth and universality. To address these shortcomings, we introduce a physics-aware proxy model (PAPM) that fully incorporates partial prior physics of process systems, which includes multiple input conditions and the general form of conservation relations, resulting in better out-of-sample generalization. Additionally, PAPM contains a holistic temporal-spatial stepping module for flexible adaptation across various process systems. Through systematic comparisons with state-of-the-art pure data-driven and physics-aware models across five two-dimensional benchmarks in nine generalization tasks, PAPM notably achieves an average performance improvement of 6.7%, while requiring fewer FLOPs, and just 1% of the parameters compared to the prior leading method. The code is available at https://github.com/pengwei07/PAPM.
Abstract（参考訳）: プロセスシステムのプロキシモデリングの文脈では、従来のデータ駆動型ディープラーニングアプローチは、大量のデータによって引き起こされる相当なトレーニングコストや、限定的な一般化能力など、重大な課題にしばしば直面する。将来有望な代替手段として、物理学を意識したモデルには、これらの課題を改善するために部分的な物理知識が組み込まれている。有効性を示すが、探査深度と普遍性の観点からは不足している。これらの欠点に対処するために、複数の入力条件と保存関係の一般形を含むプロセスシステムの部分的事前物理を完全に組み込んだ物理対応プロキシモデル(PAPM)を導入する。さらに、PAPMには、様々なプロセスシステムにまたがる柔軟な適応のための全体論的時間空間ステップモジュールが含まれている。 9つの一般化タスクにおける5つの2次元ベンチマークにおける最先端の純粋なデータ駆動モデルと物理認識モデルとの体系的な比較により、PAPMはFLOPを少なくし、パラメータの1%を先行手法と比較して平均6.7%の性能改善を実現している。コードはhttps://github.com/pengwei07/PAPMで公開されている。

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