論文の概要: Zero-Shot Detection of Elastic Transient Morphology Across Physical Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.11415v1
• Date: Fri, 16 Jan 2026 16:35:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-19 20:21:50.560621
• Title: Zero-Shot Detection of Elastic Transient Morphology Across Physical Systems
• Title（参考訳）: 物理系全体にわたる弾性過渡形態のゼロショット検出
• Abstract要約: 干渉ひずみの過渡度から学習した表現は、未知のセンサのモルフォロジーに敏感な演算子として機能することを示す。 非ガウス楽器のグリッチを専門に訓練したニューラルエンコーダを用いて、圧延要素の軸受に対して厳密なゼロショット異常解析を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We test whether a representation learned from interferometric strain transients in gravitational-wave observatories can act as a frozen morphology-sensitive operator for unseen sensors, provided the target signals preserve coherent elastic transient structure. Using a neural encoder trained exclusively on non-Gaussian instrumental glitches, we perform strict zero-shot anomaly analysis on rolling-element bearings without retraining, fine-tuning, or target-domain labels. On the IMS-NASA run-to-failure dataset, the operator yields a monotonic health index HI(t) = s0.99(t)/tau normalized to an early-life reference distribution, enabling fixed false-alarm monitoring at 1-q = 1e-3 with tau = Q0.999(P0). In discrete fault regimes (CWRU), it achieves strong window-level discrimination (AUC_win about 0.90) and file-level separability approaching unity (AUC_file about 0.99). Electrically dominated vibration signals (VSB) show weak, non-selective behavior, delineating a physical boundary for transfer. Under a matched IMS controlled-split protocol, a generic EfficientNet-B0 encoder pretrained on ImageNet collapses in the intermittent regime (Lambda_tail about 2), while the interferometric operator retains strong extreme-event selectivity (Lambda_tail about 860), indicating that the effect is not a generic property of CNN features. Controlled morphology-destruction transformations selectively degrade performance despite per-window normalization, consistent with sensitivity to coherent time-frequency organization rather than marginal amplitude statistics.
• Abstract（参考訳）: 重力波観測所における干渉ひずみ過渡構造から学習した表現が、コヒーレント弾性過渡構造を保持する場合、未確認センサの凍結型モルフォロジー感受性演算子として機能するかどうかを検証した。 非ガウス楽器のグリッチに特化して訓練されたニューラルエンコーダを用いて、リトレーニング、微調整、ターゲットドメインラベルを使わずに、圧延要素軸受の厳密なゼロショット異常解析を行う。 IMS-NASAのRun-to-failureデータセットでは、オペレータは、早期参照分布に正規化された単調な健康指標HI(t) = s0.99(t)/tauを生成し、タウ=Q0.999(P0)で1-q = 1e-3で固定された偽警報監視を可能にする。 離散障害状態(CWRU)では、強いウィンドウレベルの識別(AUC_win約0.90)と、統一に近づくファイルレベルの分離性(AUC_file約0.99)を達成する。 電気的に支配される振動信号 (VSB) は弱い非選択的な振舞いを示し、転送のための物理的境界を規定する。 一致したIMS制御スプリットプロトコルの下では、ImageNetで事前訓練された汎用のEfficientNet-B0エンコーダが間欠的な状態(Lambda_tail around 2)で崩壊し、インターフェロメトリ演算子は強い極端な選択性を保持する(Lambda_tail around 860)。 制御された形態・破壊変換は、境界振幅統計よりもコヒーレントな時間周波数組織に対する感度に一致して、ウィンドウごとの正規化にもかかわらず、選択的に性能を劣化させる。

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