論文の概要: EnviroPiNet: A Physics-Guided AI Model for Predicting Biofilter Performance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.18595v1
• Date: Thu, 24 Apr 2025 13:52:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:53.902326
• Title: EnviroPiNet: A Physics-Guided AI Model for Predicting Biofilter Performance
• Title（参考訳）: EnviroPiNet:バイオフィルタの性能予測のための物理誘導型AIモデル
• Authors: Uzma, Fabien Cholet, Domenic Quinn, Cindy Smith, Siming You, William Sloan,
• Abstract要約: 本稿では,Buckingham Pi理論のバイオフィルタ性能のモデル化への応用について述べる。 この次元削減技術は、予測精度を高める意味のある無次元変数を識別する。 本研究では,従来のデータ駆動方式と比較した物理誘導モデルであるEnviroPiNetを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9895793818721335
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Environmental biotechnologies, such as drinking water biofilters, rely on complex interactions between microbial communities and their surrounding physical-chemical environments. Predicting the performance of these systems is challenging due to high-dimensional, sparse datasets that lack diversity and fail to fully capture system behaviour. Accurate predictive models require innovative, science-guided approaches. In this study, we present the first application of Buckingham Pi theory to modelling biofilter performance. This dimensionality reduction technique identifies meaningful, dimensionless variables that enhance predictive accuracy and improve model interpretability. Using these variables, we developed the Environmental Buckingham Pi Neural Network (EnviroPiNet), a physics-guided model benchmarked against traditional data-driven methods, including Principal Component Analysis (PCA) and autoencoder neural networks. Our findings demonstrate that the EnviroPiNet model achieves an R^2 value of 0.9236 on the testing dataset, significantly outperforming PCA and autoencoder methods. The Buckingham Pi variables also provide insights into the physical and chemical relationships governing biofilter behaviour, with implications for system design and optimization. This study highlights the potential of combining physical principles with AI approaches to model complex environmental systems characterized by sparse, high-dimensional datasets.
• Abstract（参考訳）: 飲料水バイオフィルターのような環境バイオテクノロジーは、微生物群集と周囲の物理化学環境の間の複雑な相互作用に依存している。 多様性に欠け、システム動作を完全に把握できない、高次元でスパースなデータセットのため、これらのシステムのパフォーマンスを予測することは難しい。 正確な予測モデルは革新的で科学的なアプローチを必要とする。 本研究では,Buckingham Pi理論のバイオフィルタ性能のモデル化への応用について述べる。 この次元削減技術は、予測精度を高め、モデルの解釈可能性を向上させる意味のある無次元変数を識別する。 これらの変数を用いて,主成分分析(PCA)やオートエンコーダニューラルネットワークを含む従来のデータ駆動手法をベンチマークした物理誘導モデルであるEnviroPiNetを開発した。 実験結果から,EnviroPiNetモデルはテストデータセット上で0.9236のR^2値を達成し,PCA法とオートエンコーダ法を大きく上回った。 バッキンガムパイ変数はまた、生体フィルターの挙動を管理する物理的および化学的関係に関する洞察を与え、システム設計と最適化に影響を及ぼす。 本研究は、疎度で高次元のデータセットを特徴とする複雑な環境システムをモデル化するために、物理原理とAIアプローチを組み合わせる可能性を強調した。

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