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J-GLOBAL ID：202302252524100225   整理番号：23A1830596

支配方程式による制約を加えた機械学習PINNに対する動的重み付け法

Balancing Multiple Back-Propagated Gradients with Dynamic Weight Tuning for Accurate Training and Inference of Physics-Informed Neural Network

著者 (2件)： 出口翔大 (九大 大学院工学府) ,  浅井光輝 (九大)
資料名： 計算工学講演会論文集(CD-ROM)  (Proceedings of the Conference on Computational Engineering and Science (CD-ROM))
巻： 28  ページ： ROMBUNNO.A-10-05  発行年： 2023年05月31日 
JST資料番号： L2913B  ISSN： 1342-145X  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： データ駆動型科学の技術は科学や工学の様々な問題に広く利用されてきた。近年では,純粋なデータ駆動手法よりも,むしろデータおよび事前知識を統合できる機械学習モデルの開発に焦点を合わせてきており,特にPINN(Physics-Informed Neural Network)は,順解析・逆解析の両方に適用できることから,多くの注目を集めてきた。PINNは物理法則とデータの両方に基づいて学習するため,重みを適切に選択する必要がある。本研究では,PINN学習のための動的重み調整法を提案する。数値実験は,付加的計算コストを妥当な範囲に保ちつつ,提示した手法により正確な逆解析が可能であることを示している。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *機械学習 ,  *ニューラルネットワーク ,  *物理学 ,  数値計算 ,  重みづけ ,  演算方式 ,  パラメータ ,  *動的解析 ,  熱拡散 ,  *数値実験
準シソーラス用語： *PINN ,  動的重み付け法

分類 (2件)： 数値解析,近似法  (AB04000F) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (20件)：

• Karniadakis, G.E., Kevrekidis, I.G., Lu, L. et al.: Physics-informed machine learning. Nature Reviews Physics, Vol. 3, pp. 422-440, 2021.
• von Rueden, L., Mayer, S., Beckh, K. et al.: Informed Machine Learning - A Taxonomy and Survey of Integrating Prior Knowledge into Learning Systems, IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, Vol. 35, No. 1, pp. 614-633, 2023.
• Raissi, M., Perdikaris, P. and Karniadakis, G.E.: Physics-informed neural networks: A deep learning framework for solving forward and inverse problems involving nonlinear partial differential equations, Journal of Computational Physics, Vol. 378, pp. 686-707, 2019.
• Sahli Costabal, F., Yang, Y., Perdikaris, P. et al.: Physics-informed neural networks for cardiac activation mapping, Frontiers in Physics, Vol. 8, pp. 42, 2020.
• Cai, S., Wang, Z., Fuest, F. et al.: Flow over an espresso cup: inferring 3-D velocity and pressure fields from tomographic background oriented Schlieren via physics-informed neural networks, Journal of Fluid Mechanics, Vol. 915, pp. A102, 2021.

タイトルに関連する用語 (4件)： 支配方程式 ,  制約 ,  機械学習 ,  重み付け