論文の概要: Towards Fast Coarse-graining and Equation Discovery with Foundation Inference Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.12618v1
• Date: Tue, 14 Oct 2025 15:17:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-15 21:19:14.991203
• Title: Towards Fast Coarse-graining and Equation Discovery with Foundation Inference Models
• Title（参考訳）: 基礎推論モデルによる高速粗粒化と方程式発見に向けて
• Authors: Manuel Hinz, Maximilian Mauel, Patrick Seifner, David Berghaus, Kostadin Cvejoski, Ramses J. Sanchez,
• Abstract要約: 高次元記録における潜伏力学は、しばしばより小さな有効変数の集合によって特徴づけられる。 ほとんどの機械学習アプローチは、動的一貫性を強制するモデルとともにオートエンコーダをトレーニングすることで、これらのタスクに共同で取り組む。 我々は最近導入されたファンデーション推論モデル(FIM)を利用して2つの問題を分離することを提案する。 半円拡散を合成ビデオデータに埋め込んだ二重井戸系における概念実証は、高速で再利用可能な粗粒化パイプラインに対するこのアプローチの可能性を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.403678133359229
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: High-dimensional recordings of dynamical processes are often characterized by a much smaller set of effective variables, evolving on low-dimensional manifolds. Identifying these latent dynamics requires solving two intertwined problems: discovering appropriate coarse-grained variables and simultaneously fitting the governing equations. Most machine learning approaches tackle these tasks jointly by training autoencoders together with models that enforce dynamical consistency. We propose to decouple the two problems by leveraging the recently introduced Foundation Inference Models (FIMs). FIMs are pretrained models that estimate the infinitesimal generators of dynamical systems (e.g., the drift and diffusion of a stochastic differential equation) in zero-shot mode. By amortizing the inference of the dynamics through a FIM with frozen weights, and training only the encoder-decoder map, we define a simple, simulation-consistent loss that stabilizes representation learning. A proof of concept on a stochastic double-well system with semicircle diffusion, embedded into synthetic video data, illustrates the potential of this approach for fast and reusable coarse-graining pipelines.
• Abstract（参考訳）: 動的過程の高次元記録は、しばしば、低次元多様体上で進化する非常に小さな有効変数の集合によって特徴づけられる。 これらの潜伏力学を同定するには、適切な粗粒度変数を発見し、同時に支配方程式を適合させるという2つの絡み合った問題を解く必要がある。 ほとんどの機械学習アプローチは、動的一貫性を強制するモデルとともにオートエンコーダをトレーニングすることで、これらのタスクに共同で取り組む。 本稿では、最近導入されたファンデーション推論モデル(FIM)を活用して2つの問題を分離することを提案する。 FIMは、ゼロショットモードにおける力学系の無限小生成物(例えば、確率微分方程式のドリフトと拡散)を推定する事前訓練されたモデルである。 凍結重み付きFIMによるダイナミクスの推論を記憶し、エンコーダデコーダマップのみを訓練することにより、表現学習を安定化させるシンプルなシミュレーション一貫性の損失を定義する。 半円拡散を合成ビデオデータに埋め込んだ確率的二重井戸系の概念実証は、高速で再利用可能な粗粒パイプラインに対するこのアプローチの可能性を示している。

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