UAV音場の物理注入機械学習モデルにおける移動マッピングの効率的訓練【JST・京大機械翻訳】

Iqbal Rayhaan; Behjat Amir; Adlakha Revant; Callanan Jesse; Nouh Mostafa; Chowdhury Souma

文献

J-GLOBAL ID：202202262450330760 整理番号：22A0652871

UAV音場の物理注入機械学習モデルにおける移動マッピングの効率的訓練【JST・京大機械翻訳】

Efficient Training of Transfer Mapping in Physics-Infused Machine Learning Models of UAV Acoustic Field

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資料名：
巻： 2022 号： AIAA SCITECH 2022 Forum ページ： 0384 発行年： 2022年
JST資料番号： H0236B 資料種別：会議録 (C)
記事区分：原著論文発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

物理融合マシン学習(PIML)アーキテクチャは,計算効率の良い低忠実度(部分)物理モデルと機械学習の統合を目的とし,純粋データ駆動近似モデルと比較して,雑音に対する一般化可能性,外挿可能性,およびロバスト性を改善した。PIMLのエンドユースは,しかし,モデルベースの最適化とモデル予測制御に制限されない。最近,新しいPIMLアーキテクチャを,転送ニューラルネットワークを用いて元の入力を潜在特徴に転送する,Opportunistic Physical-minging Transfering Anamic Achite またはOPTMAとして知られる,同じ著者によって報告した。次に,部分物理モデルは,高忠実度出力にできるだけ近い最終出力を生成するために潜在特徴を使用する。教師つき学習による勾配フリーソルバとバックプロパゲーション(ここで,最適ラベルが事前生成された)はOPTMAを訓練するために使用されてきたが,この手法は計算的に非効率であり,異なる問題や最先端の機械学習アーキテクチャを一般化するのに挑戦する。本論文は,一般的な機械学習フレームワーク,PyTトーチにおけるテンソルによって記述されるように,ニューラルネットワーク内部の部分物理モデルを注入することによって,これらの問題を軽減することを目指した。このような記述はまた,部分物理モデルの自動分化を可能にし,それによって転送ネットワークを訓練するための効率的な逆伝搬法の利用を可能にする。自動微分(OPTMA-Net)によるアップグレードOPTMAアーキテクチャの利点を,ホバリング無人機(UAV)によって作られた音圧場をモデル化する問題に適用することによって実証した。この問題に対するグランドトルースデータを,屋内UAV騒音測定装置から得た。ここで,部分物理モデルは任意の数の音響単極源によって発生する音圧波の干渉に基づいている。事例研究は,OPTMA-Netが,純粋なデータ駆動モデルによって与えられたものより,4倍良い汎化性能と外挿性能を提供することを示した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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