論文の概要: Unified Spatiotemopral Physics-Informed Learning (USPIL): A Framework for Modeling Complex Predator-Prey Dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.13425v1
• Date: Tue, 16 Sep 2025 18:02:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-18 18:41:50.604851
• Title: Unified Spatiotemopral Physics-Informed Learning (USPIL): A Framework for Modeling Complex Predator-Prey Dynamics
• Title（参考訳）: 統合時相物理インフォームドラーニング(USPIL: Unified Spatiotemopral Physics-Informed Learning) : 複雑な捕食者・捕食者のダイナミクスをモデル化するためのフレームワーク
• Authors: Julian Evan Chrisnanto, Yulison Herry Chrisnanto, Ferry Faizal,
• Abstract要約: エコロジーシステムは、従来のモデリングに挑戦する複雑なマルチスケールのダイナミクスを示す。 新しい方法は、保存原則に固執しながら、時間的振動と創発的なパターンを捉える必要がある。 本稿では,物理インフォームドニューラルネットワークを統合したディープラーニングアーキテクチャであるUnified Stemporal Physics-Intemporal Learningフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Ecological systems exhibit complex multi-scale dynamics that challenge traditional modeling. New methods must capture temporal oscillations and emergent spatiotemporal patterns while adhering to conservation principles. We present the Unified Spatiotemporal Physics-Informed Learning (USPIL) framework, a deep learning architecture integrating physics-informed neural networks (PINNs) and conservation laws to model predator-prey dynamics across dimensional scales. The framework provides a unified solution for both ordinary (ODE) and partial (PDE) differential equation systems, describing temporal cycles and reaction-diffusion patterns within a single neural network architecture. Our methodology uses automatic differentiation to enforce physics constraints and adaptive loss weighting to balance data fidelity with physical consistency. Applied to the Lotka-Volterra system, USPIL achieves 98.9% correlation for 1D temporal dynamics (loss: 0.0219, MAE: 0.0184) and captures complex spiral waves in 2D systems (loss: 4.7656, pattern correlation: 0.94). Validation confirms conservation law adherence within 0.5% and shows a 10-50x computational speedup for inference compared to numerical solvers. USPIL also enables mechanistic understanding through interpretable physics constraints, facilitating parameter discovery and sensitivity analysis not possible with purely data-driven methods. Its ability to transition between dimensional formulations opens new avenues for multi-scale ecological modeling. These capabilities make USPIL a transformative tool for ecological forecasting, conservation planning, and understanding ecosystem resilience, establishing physics-informed deep learning as a powerful and scientifically rigorous paradigm.
• Abstract（参考訳）: エコロジーシステムは、従来のモデリングに挑戦する複雑なマルチスケールのダイナミクスを示す。 新しい方法は、保護原則に固執しながら、時間的振動と創発的な時空間パターンを捉える必要がある。 本稿では,物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)を統合したディープラーニングアーキテクチャである統一時空間物理インフォームドラーニング(USPIL)フレームワークについて述べる。 このフレームワークは、通常の(ODE)と部分的な(PDE)微分方程式系の両方に統一されたソリューションを提供し、単一のニューラルネットワークアーキテクチャ内の時間周期と反応拡散パターンを記述する。 本手法は,物理制約と適応損失重み付けを強制するために自動微分を用いて,データの忠実度と物理的整合性のバランスをとる。 ロトカ・ボルテラ系に適用すると、USPILは1次元時間力学の98.9%の相関(損失:0.0219, MAE:0.0184)を達成し、2次元系の複雑なスパイラル波(損失:4.7656, パターン相関:0.94)を捕捉する。 検証は0.5%以内の保存法則の遵守を確認し、数値解法と比較して推測の10-50倍の高速化を示す。 USPILはまた、解釈可能な物理制約を通じて機械的理解を可能にし、純粋にデータ駆動手法では不可能なパラメータ発見と感度解析を容易にする。 次元の定式化間で遷移する能力は、マルチスケールの生態モデルのための新しい道を開く。 これらの能力により、USPILは生態学的予測、保全計画、生態系の弾力性を理解するための変革的なツールとなり、物理インフォームドなディープラーニングを強力で科学的に厳格なパラダイムとして確立した。

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