Fugu-MT 論文翻訳(概要): Advancing Machine Learning in Industry 4.0: Benchmark Framework for Rare-event Prediction in Chemical Processes

論文の概要: Advancing Machine Learning in Industry 4.0: Benchmark Framework for Rare-event Prediction in Chemical Processes

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.00485v1
Date: Sat, 31 Aug 2024 15:41:10 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-06 14:39:09.397840
Title: Advancing Machine Learning in Industry 4.0: Benchmark Framework for Rare-event Prediction in Chemical Processes
Title（参考訳）: 産業における機械学習の強化 4.0: 化学プロセスにおける希少な予測のためのベンチマークフレームワーク
Authors: Vikram Sudarshan, Warren D. Seider,
Abstract要約: 本稿では,様々な複雑さのMLアルゴリズムを比較し,レアイベント予測のための新しい総合的ベンチマークフレームワークを提案する。異常事象を予測するための最適ML戦略を特定し,より安全で信頼性の高いプラント操作を実現する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Previously, using forward-flux sampling (FFS) and machine learning (ML), we developed multivariate alarm systems to counter rare un-postulated abnormal events. Our alarm systems utilized ML-based predictive models to quantify committer probabilities as functions of key process variables (e.g., temperature, concentrations, and the like), with these data obtained in FFS simulations. Herein, we introduce a novel and comprehensive benchmark framework for rare-event prediction, comparing ML algorithms of varying complexity, including Linear Support-Vector Regressor and k-Nearest Neighbors, to more sophisticated algorithms, such as Random Forests, XGBoost, LightGBM, CatBoost, Dense Neural Networks, and TabNet. This evaluation uses comprehensive performance metrics, such as: $\textit{RMSE}$, model training, testing, hyperparameter tuning and deployment times, and number and efficiency of alarms. These balance model accuracy, computational efficiency, and alarm-system efficiency, identifying optimal ML strategies for predicting abnormal rare events, enabling operators to obtain safer and more reliable plant operations.
Abstract（参考訳）: 従来,フォワードフラックスサンプリング(FFS)と機械学習(ML)を用いて,まれな非姿勢異常事象に対応する多変量警報システムを開発した。我々のアラームシステムは、MLに基づく予測モデルを用いて、FFSシミュレーションで得られたデータを用いて、主要なプロセス変数(例えば、温度、濃度など)の関数としてコミッタ確率を定量化した。本稿では,Linear Support-Vector Regressorやk-Nearest NeighborsなどのMLアルゴリズムを,Random Forests,XGBoost,LightGBM,CatBoost,Dense Neural Networks,TabNetといったより洗練されたアルゴリズムと比較する。この評価では、例えば、$\textit{RMSE}$、モデルトレーニング、テスト、ハイパーパラメータチューニングとデプロイ時間、アラームの数と効率など、包括的なパフォーマンス指標が使用されている。これらのバランスモデル精度、計算効率、アラームシステム効率は異常事象を予測するための最適なML戦略を特定し、オペレーターがより安全で信頼性の高いプラント操作を得ることを可能にする。

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