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MIT研究チーム、新技術「物理強化ディープサロゲート」で偏微分方程式の解法を革新！

MIT研究者が開発した「物理強化ディープサロゲート」は、偏微分方程式を効率的に解く新技術で、高精度とデータ効率を実現します。

Published

2年 ago

2024年1月9日

admin

from Technique could efficiently solve partial differential equations for numerous applications.

MITの研究者たちは、物理学や工学などの分野で複雑な物理プロセスをモデル化するために使用される偏微分方程式（PDE）を効率的に解く新しい手法を提案しました。この手法は「物理強化ディープサロゲート」（PEDS）と呼ばれ、低忠実度の物理シミュレーターとニューラルネットワークジェネレーターを組み合わせています。ニューラルネットワークは、高忠実度の数値ソルバーの出力に合わせてエンドツーエンドで訓練されます。PEDSは、限られたデータ（約1,000の訓練点）で従来のニューラルネットワークアンサンブルよりも最大3倍の精度を達成し、目標誤差5%を達成するために必要な訓練データを少なくとも100分の1に削減することができます。MITで設計されたJuliaプログラミング言語を使用して開発されたこの科学的機械学習手法は、計算とデータの両方で効率的です。PEDSは、単純化された物理モデルとそれに対応する力任せの数値ソルバーをモデル化する複雑なシステムとの間のギャップを埋める一般的なデータ駆動戦略を提供します。この技術は、精度、速度、データ効率、およびプロセスへの物理的洞察を提供します。研究はMIT-IBMワトソンAIラボと米国陸軍研究所によって支援されました。

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