論文の概要: Heterogenous Multi-Source Data Fusion Through Input Mapping and Latent Variable Gaussian Process
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.11268v1
- Date: Mon, 15 Jul 2024 22:27:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-17 19:02:01.249527
- Title: Heterogenous Multi-Source Data Fusion Through Input Mapping and Latent Variable Gaussian Process
- Title（参考訳）: 入力マッピングと潜時可変ガウス過程による異種多元データ融合
- Authors: Yigitcan Comlek, Sandipp Krishnan Ravi, Piyush Pandita, Sayan Ghosh, Liping Wang, Wei Chen,
- Abstract要約: 提案するフレームワークは,3つの工学的ケーススタディに基づいて実証および解析を行った。
単一のソースモデルに対して予測精度が向上し、変換されるがソースモデルは認識されない。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.32027826756131
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Artificial intelligence and machine learning frameworks have served as computationally efficient mapping between inputs and outputs for engineering problems. These mappings have enabled optimization and analysis routines that have warranted superior designs, ingenious material systems and optimized manufacturing processes. A common occurrence in such modeling endeavors is the existence of multiple source of data, each differentiated by fidelity, operating conditions, experimental conditions, and more. Data fusion frameworks have opened the possibility of combining such differentiated sources into single unified models, enabling improved accuracy and knowledge transfer. However, these frameworks encounter limitations when the different sources are heterogeneous in nature, i.e., not sharing the same input parameter space. These heterogeneous input scenarios can occur when the domains differentiated by complexity, scale, and fidelity require different parametrizations. Towards addressing this void, a heterogeneous multi-source data fusion framework is proposed based on input mapping calibration (IMC) and latent variable Gaussian process (LVGP). In the first stage, the IMC algorithm is utilized to transform the heterogeneous input parameter spaces into a unified reference parameter space. In the second stage, a multi-source data fusion model enabled by LVGP is leveraged to build a single source-aware surrogate model on the transformed reference space. The proposed framework is demonstrated and analyzed on three engineering case studies (design of cantilever beam, design of ellipsoidal void and modeling properties of Ti6Al4V alloy). The results indicate that the proposed framework provides improved predictive accuracy over a single source model and transformed but source unaware model.
- Abstract（参考訳）: 人工知能と機械学習フレームワークは、エンジニアリング問題に対する入力と出力の間の計算効率のよいマッピングとして機能してきた。
これらのマッピングにより、優れた設計、創発的な材料システム、最適化された製造プロセスを保証する最適化と分析のルーチンが実現された。
このようなモデリングの取り組みでよく見られるのは、複数のデータソースの存在であり、それぞれが忠実さ、操作条件、実験条件などによって区別される。
データ融合フレームワークは、そのような区別されたソースを単一の統一モデルに統合し、精度と知識の伝達を改善する可能性を開放した。
しかし、これらのフレームワークは、異なるソースが本質的に不均一である場合、すなわち、同じ入力パラメータ空間を共有しない場合に制限に直面する。
これらの異種入力シナリオは、複雑さ、スケール、忠実さによって区別されたドメインが異なるパラメトリゼーションを必要とする場合に起こりうる。
この問題に対処するために、入力マッピングキャリブレーション(IMC)と潜在変数ガウス過程(LVGP)に基づいて、異種マルチソースデータ融合フレームワークを提案する。
第一段階では、MCアルゴリズムを用いて不均一な入力パラメータ空間を統一された参照パラメータ空間に変換する。
第2段階では、LVGPによって実現されたマルチソースデータ融合モデルを利用して、変換された参照空間上に単一のソース認識サロゲートモデルを構築する。
提案手法は, カンチレバービームの設計, 楕円形空隙の設計, Ti6Al4V合金のモデル化特性の3つの技術事例で実証および解析を行った。
その結果,提案フレームワークは単一のソースモデルに対して予測精度を向上し,変換されるがソースを意識しないモデルを提供することがわかった。
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