論文の概要: Scientific machine learning in ecological systems: A study on the predator-prey dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.06858v1
• Date: Mon, 11 Nov 2024 10:40:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:13:00.303609
• Title: Scientific machine learning in ecological systems: A study on the predator-prey dynamics
• Title（参考訳）: 生態システムにおける科学機械学習:捕食者-捕食者のダイナミクスに関する研究
• Authors: Ranabir Devgupta, Raj Abhijit Dandekar, Rajat Dandekar, Sreedath Panat,
• Abstract要約: 我々は、学習データやニューラルネットワークにのみ依存して、システムの事前の知識なしに、基礎となる微分方程式を明らかにすることを目指している。 本稿では,LotkaVolterraシステムの予測と予測に,Neural ODEとUDEの両方を効果的に活用できることを実証する。 基礎となるダイナミクスを効果的に回復し、トレーニングデータを大幅に減らして正確な予測を行うことで、UDEがニューラルODEより優れているかを観察した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4633779950109127
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• Abstract: In this study, we apply two pillars of Scientific Machine Learning: Neural Ordinary Differential Equations (Neural ODEs) and Universal Differential Equations (UDEs) to the Lotka Volterra Predator Prey Model, a fundamental ecological model describing the dynamic interactions between predator and prey populations. The Lotka-Volterra model is critical for understanding ecological dynamics, population control, and species interactions, as it is represented by a system of differential equations. In this work, we aim to uncover the underlying differential equations without prior knowledge of the system, relying solely on training data and neural networks. Using robust modeling in the Julia programming language, we demonstrate that both Neural ODEs and UDEs can be effectively utilized for prediction and forecasting of the Lotka-Volterra system. More importantly, we introduce the forecasting breakdown point: the time at which forecasting fails for both Neural ODEs and UDEs. We observe how UDEs outperform Neural ODEs by effectively recovering the underlying dynamics and achieving accurate forecasting with significantly less training data. Additionally, we introduce Gaussian noise of varying magnitudes (from mild to high) to simulate real-world data perturbations and show that UDEs exhibit superior robustness, effectively recovering the underlying dynamics even in the presence of noisy data, while Neural ODEs struggle with high levels of noise. Through extensive hyperparameter optimization, we offer insights into neural network architectures, activation functions, and optimizers that yield the best results. This study opens the door to applying Scientific Machine Learning frameworks for forecasting tasks across a wide range of ecological and scientific domains.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,ニューラル正規微分方程式(Neural ODEs)とユニバーサル微分方程式(Universal Differential Equations,UDEs)の2つの柱を,捕食者と捕食者の動的相互作用を記述する基本的な生態モデルであるLotka Volterra Predator Prey Modelに適用する。 Lotka-Volterraモデルは、微分方程式の系で表されるように、生態力学、個体群制御、種間の相互作用を理解するために重要である。 本研究では,学習データやニューラルネットワークにのみ依存して,システムの事前知識を必要とせず,基礎となる微分方程式を明らかにすることを目的とする。 ユリアプログラミング言語のロバストなモデリングを用いて、ニューラルODEとUDEの両方がロトカ・ボルテラシステムの予測と予測に有効に利用できることを示した。 さらに重要なことは、予測ブレークダウンポイント(予測がニューラルODEとUDEの両方で失敗する時間)を紹介します。 基礎となるダイナミクスを効果的に回復し、トレーニングデータを大幅に減らして正確な予測を行うことで、UDEがニューラルODEより優れているかを観察した。 さらに、実世界のデータ摂動をシミュレートするために、様々な大きさのガウスノイズを導入し、UDEが優れた堅牢性を示し、ノイズの多いデータであっても基礎となるダイナミクスを効果的に回復し、ニューラルODEは高レベルのノイズに苦しむことを示す。 広範なハイパーパラメータ最適化を通じて、ニューラルネットワークアーキテクチャ、アクティベーション関数、そして最良の結果をもたらすオプティマイザに関する洞察を提供する。 本研究は,様々な生態学・科学的領域におけるタスク予測にScience Machine Learningフレームワークを適用するための扉を開く。

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