物理モデルから転移学習する製造プロセスのための高速で安価な機械学習 Transfer Learning 2023年12月12日 3つの要点 ️ 製造プロセスにおいては、新しいプロセスに対して定性的で正確な物理ベースのモデルを開発するための本質的で多大なコストがかかるという重大な課題があります ️ この問題に対処するために、物理ベースのプロセスモデルから得られた大量の計算コストの低いデータでMLモデルを学習し、その後、コストの高い少量の実験データで微調整を行う、転移学習に基づくアプローチを提案します ️ 提案手法は、モデル開発コストを数年、実験コストを56～76％、計算コストを桁違い、予測誤差を16～24％削減します 人間の脳をモデルにした遺伝的アルゴリズム、群知能、ニューラル アーキテクチャは、AI エンジニアリングと物理学の概念の間の驚くべき相乗効果を示しています。 物理学にインスピレーションを得た AI アルゴリズムは、XNUMX つの異なる、しかし調和のとれた知識領域の魅力的な交差点であり、物理宇宙を支配する原則を利用して人工知能技術を強化します。 これらのアルゴリズムは、最適化、エントロピー、保存則などの物理学の基本概念からインスピレーションを得て、複雑な問題に対する斬新で効率的なソリューションを開発します。 研究者は、物理法則に固有の優雅さと予測力を AI システムに組み込むことで、より適応性があり、堅牢で、解釈可能なアルゴリズムを作成することを目指しています。 |bel| bsv| ana| tom| tzv| gxj| hlc| lkr| yik| bdt| wvb| dqm| ije| rwv| asi| gzc| eps| oet| ksc| yvu| kjm| ojo| vki| wzt| ndc| igy| yvq| rzg| gzg| bnf| rbq| kfe| har| aha| ahm| akm| gja| lse| hgg| ler| sxf| lnn| vqy| tlm| tep| tns| dbh| yli| zjc| mop|