論文の概要: SourceNet: Interpretable Sim-to-Real Inference on Variable-Geometry Sensor Arrays for Earthquake Source Inversion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.06320v1
• Date: Fri, 09 Jan 2026 21:42:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-13 19:08:00.750916
• Title: SourceNet: Interpretable Sim-to-Real Inference on Variable-Geometry Sensor Arrays for Earthquake Source Inversion
• Title（参考訳）: SourceNet: 震源インバージョンのための可変幾何センサアレイの解釈可能なSim-to-Real推論
• Abstract要約: SourceNetはTransformerベースのフレームワークで、任意のジオメトリをモデル化するためのフレキシブルなセットとしてセンサアレイを扱う。 10万の合成イベントを事前トレーニングし、2,000の現実世界イベントを微調整することで、SourceNetは保持された実データに対する最先端の精度を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.936803576241796
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Inferring high-dimensional physical states from sparse, ad-hoc sensor arrays is a fundamental challenge across AI for Science, as they are complicated by irregular geometries and the profound Sim-to-Real gap in physical modeling. Taking earthquake source characterization as a representative challenge, we address limitations in conventional deep learning: CNNs demand fixed grids, while pooling-based architectures (e.g., DeepSets) struggle to capture the relational wave physics. Here, we propose SourceNet, a Transformer-based framework that treats the sensor array as a flexible set to model arbitrary geometries. To bridge the reality gap, we introduce Physics-Structured Domain Randomization (PSDR). Instead of forcing feature alignment, PSDR randomizes the governing physical dynamics by varying velocity structures, propagation effects, and sensor availability, to force the model to learn robust representations invariant to unmodeled environmental heterogeneity. By pre-training on 100,000 synthetic events and fine-tuning on ~2,000 real world events, SourceNet achieves state-of-the-art precision on held-out real data. This demonstrates exceptional data efficiency, and matches classical solvers while enabling real-time processing. Remarkably, interpretability analysis reveals that the model shows scientific-agent-like features: it autonomously discovers geometric information bottlenecks and learns an attention policy that prioritizes sparse sensor placements, effectively recovering principles of optimal experimental design from data alone.
• Abstract（参考訳）: スパースから高次元の物理的状態を推定するアドホックセンサアレイは、不規則なジオメトリと物理モデリングにおける深いシム・トゥ・リアルギャップによって複雑になるため、AI for Scienceの基本的な課題である。 CNNは固定格子を必要とし、プールベースのアーキテクチャ(例えばDeepSets)は関係波物理を捉えるのに苦労する。 本稿では,センサアレイを任意のジオメトリをモデル化するためのフレキシブルな集合として扱うトランスフォーマーベースのフレームワークであるSourceNetを提案する。 現実のギャップを埋めるために,物理構造領域ランダム化(PSDR)を導入する。 特徴アライメントを強制するのではなく、PSDRは速度構造、伝搬効果、センサーの可用性によって制御物理力学をランダム化し、モデルに非モデル化環境の不均一性に不変なロバスト表現を学習させる。 10万の合成イベントの事前トレーニングと2000の現実世界イベントの微調整により、SourceNetは保持された実データに対する最先端の精度を達成する。 これは例外的なデータ効率を示し、リアルタイム処理を可能にしながら古典的な解法にマッチする。 幾何学的情報のボトルネックを自律的に発見し、疎いセンサー配置を優先する注意ポリシーを学び、データのみから最適な実験設計の原則を効果的に回復する。

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