論文の概要: Modelling Mosquito Population Dynamics using PINN-derived Empirical Parameters

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.07514v3
• Date: Fri, 13 Jun 2025 12:48:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-16 13:34:01.384491
• Title: Modelling Mosquito Population Dynamics using PINN-derived Empirical Parameters
• Title（参考訳）: PINNに基づく経験的パラメータを用いたモスキート個体群動態のモデル化
• Authors: Branislava Lalic, Dinh Viet Cuong, Mina Petric, Vladimir Pavlovic, Ana Firanj Sremac, Mark Roantree,
• Abstract要約: 我々は、逆パラメータを決定するためにPINNを用いた力学モデルにおける生物学的プロセスのパラメータ化の改善に焦点をあてる。 PINNは、物理法則、生物学的法則、化学法則を、観測または測定データに基づいて訓練されたニューラルネットワークに組み込む。 PINNモデルの性能についてより深く理解するために、PINNアーキテクチャの変更がフレームワークの性能に与える影響を調査するために、最終的な検証が使用された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.585625844344932
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Vector-borne diseases continue to pose a significant health threat globally with more than 3 billion people at risk each year. Despite some limitations, mechanistic dynamic models are a popular approach to representing biological processes using ordinary differential equations where the parameters describe the different development and survival rates. Recent advances in population modelling have seen the combination of these mechanistic models with machine learning. One approach is physics-informed neural networks (PINNs) whereby the machine learning framework embeds physical, biological, or chemical laws into neural networks trained on observed or measured data. This enables forward simulations, predicting system behaviour from given parameters and inputs, and inverse modelling, improving parameterisation of existing parameters and estimating unknown or latent variables. In this paper, we focus on improving the parameterisation of biological processes in mechanistic models using PINNs to determine inverse parameters. In comparing mechanistic and PINN models, our experiments offer important insights into the strengths and weaknesses of both approaches but demonstrated that the PINN approach generally outperforms the dynamic model. For a deeper understanding of the performance of PINN models, a final validation was used to investigate how modifications to PINN architectures affect the performance of the framework. By varying only a single component at a time and keeping all other factors constant, we are able to observe the effect of each change.
• Abstract（参考訳）: ベクター病は世界中で深刻な健康上の脅威となり続けており、毎年30億人以上が危険にさらされている。 いくつかの制限があるにもかかわらず、力学力学モデル(英語版)は、発達と生存率が異なるパラメータを持つ常微分方程式を用いて生物学的過程を表現するための一般的なアプローチである。 人口モデリングの最近の進歩は、これらの力学モデルと機械学習の組み合わせを見てきた。 1つのアプローチは物理情報ニューラルネットワーク(PINN)であり、機械学習フレームワークは物理的、生物学的、化学的な法則を観測または測定されたデータに基づいてトレーニングされたニューラルネットワークに組み込む。 これにより、フォワードシミュレーション、与えられたパラメータや入力からのシステム動作の予測、逆モデリング、既存のパラメータのパラメータ化の改善、未知変数や潜在変数の推定が可能になる。 本稿では,逆パラメータを決定するためにPINNを用いた力学モデルにおける生体プロセスのパラメータ化の改善に焦点をあてる。 メカニスティックモデルとPINNモデルの比較において、我々の実験は両方のアプローチの長所と短所について重要な洞察を提供するが、PINNアプローチが一般的に動的モデルより優れていることを実証した。 PINNモデルの性能についてより深く理解するために、PINNアーキテクチャの変更がフレームワークの性能に与える影響を調査するために、最終的な検証が使用された。 一度に1つのコンポーネントだけを変更し、他のすべての要因を一定に保つことで、各変更の効果を観察することができます。

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