Fugu-MT 論文翻訳(概要): Adaptive Physics-Guided Neural Network

論文の概要: Adaptive Physics-Guided Neural Network

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.10064v1
Date: Fri, 15 Nov 2024 09:28:55 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-11-18 15:37:13.142269
Title: Adaptive Physics-Guided Neural Network
Title（参考訳）: 適応型物理誘導ニューラルネットワーク
Authors: David Shulman, Itai Dattner,
Abstract要約: 本稿では,画像データから品質特性を予測するための適応型物理誘導ニューラルネットワーク(APGNN)フレームワークを提案する。 APGNNは、データ駆動と物理インフォームド予測を適応的にバランスさせ、異なる環境におけるモデルの精度と堅牢性を高める。実世界の実験では、APGNNは多様な熱画像データセットにおいて一貫して優れた性能を示した。
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Abstract: This paper introduces an adaptive physics-guided neural network (APGNN) framework for predicting quality attributes from image data by integrating physical laws into deep learning models. The APGNN adaptively balances data-driven and physics-informed predictions, enhancing model accuracy and robustness across different environments. Our approach is evaluated on both synthetic and real-world datasets, with comparisons to conventional data-driven models such as ResNet. For the synthetic data, 2D domains were generated using three distinct governing equations: the diffusion equation, the advection-diffusion equation, and the Poisson equation. Non-linear transformations were applied to these domains to emulate complex physical processes in image form. In real-world experiments, the APGNN consistently demonstrated superior performance in the diverse thermal image dataset. On the cucumber dataset, characterized by low material diversity and controlled conditions, APGNN and PGNN showed similar performance, both outperforming the data-driven ResNet. However, in the more complex thermal dataset, particularly for outdoor materials with higher environmental variability, APGNN outperformed both PGNN and ResNet by dynamically adjusting its reliance on physics-based versus data-driven insights. This adaptability allowed APGNN to maintain robust performance across structured, low-variability settings and more heterogeneous scenarios. These findings underscore the potential of adaptive physics-guided learning to integrate physical constraints effectively, even in challenging real-world contexts with diverse environmental conditions.
Abstract（参考訳）: 本稿では、物理法則をディープラーニングモデルに統合することにより、画像データから品質特性を予測する適応物理誘導ニューラルネットワーク(APGNN)フレームワークを提案する。 APGNNは、データ駆動と物理インフォームド予測を適応的にバランスさせ、異なる環境におけるモデルの精度と堅牢性を高める。提案手法は,ResNetなどの従来のデータ駆動モデルと比較して,合成データセットと実世界のデータセットの両方で評価する。合成データに対して,拡散方程式,対流拡散方程式,ポアソン方程式の3つの異なる支配方程式を用いて2次元領域を作成した。これらの領域に非線形変換を適用し、複雑な物理過程を画像形式でエミュレートした。実世界の実験では、APGNNは多様な熱画像データセットにおいて一貫して優れた性能を示した。 APGNNとPGNNはいずれもデータ駆動型ResNetよりも優れた性能を示した。しかし、より複雑な熱データセット、特に環境変動性の高い屋外材料において、APGNNはPGNNとResNetの両方で、物理ベースとデータ駆動の洞察への依存を動的に調整することで性能を向上した。この適応性により、APGNNは構造化された低変数設定とより異種なシナリオで堅牢なパフォーマンスを維持することができた。これらの知見は、様々な環境条件で現実世界の状況に挑戦しても、適応的な物理誘導学習が物理的制約を効果的に統合する可能性を強調している。

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