강철 합금의 재료 특성 예측을 위한 베이지안 신경망을 이용한 다변량 회귀의 불확실성 정량화

Conceptos Básicos

베이지안 신경망을 이용하여 재료 특성 예측에 대한 불확실성을 정량화하고, 물리 기반 특징 엔지니어링과 물리 기반 손실 함수를 통해 예측 성능을 향상시킨다.

Resumen

이 논문은 재료 과학 분야에서 데이터 기반 접근법과 기계 학습 기반 방법의 증가에 따라 예측 변수에 대한 신뢰할 수 있는 불확실성 정량화(UQ)의 중요성을 강조한다. 기존의 UQ 방법 중 가우시안 프로세스 회귀(GPR)가 가장 널리 사용되지만, 등방성 공분산 커널의 한계로 인해 재료 특성 예측에 적합하지 않다.

이 연구에서는 베이지안 신경망(BNN)을 이용한 UQ 접근법을 제안한다. BNN은 신경망 매개변수의 확률 분포를 모델링하여 데이터 불확실성을 포착할 수 있다. 특히 물리 기반 BNN을 도입하여 재료 모델링의 지배 법칙에서 얻은 지식을 활용함으로써 물리적으로 일관된 예측을 유도한다.

실험 결과, BNN 기반 접근법이 GPR과 비교하여 강철 합금의 크리프 파괴 수명 예측에서 경쟁력 있거나 더 나은 성능을 보였다. 특히 마르코프 체인 몬테카를로 근사를 사용한 BNN이 가장 신뢰할 수 있는 결과를 제공했다. 또한 능동 학습 응용 프로그램에서도 BNN의 우수한 성능을 확인했다.

Estadísticas

크리프 파괴 수명 예측은 재료 설계, 유지 관리 계획, 안전 프로토콜 수립에 매우 중요하다.
재료 특성 예측에는 고유한 불확실성이 존재하는데, 이는 다중 규모 및 다물리 특성, 다양한 요인 간 복잡한 상호 작용, 제한된 데이터 가용성, 시험 조건 및 고유 요인으로 인한 재료 특성의 큰 변동성, 측정 오류 등에 기인한다.
베이지안 신경망은 신경망 매개변수의 확률 분포를 모델링하여 데이터 불확실성을 포착할 수 있는 유망한 접근법이다.

Citas

"재료 과학 분야에서 데이터 기반 접근법과 기계 학습 기반 방법의 증가에 따라 예측 변수에 대한 신뢰할 수 있는 불확실성 정량화(UQ)의 중요성을 강조할 수 없다."
"베이지안 신경망은 신경망 매개변수의 확률 분포를 모델링하여 데이터 불확실성을 포착할 수 있는 유망한 접근법이다."

Ideas clave extraídas de

Uncertainty Quantification in Multivariable Regression for Material Property Prediction with Bayesian Neural Networks

by Longze Li,Ji... a las arxiv.org 05-07-2024

https://arxiv.org/pdf/2311.02495.pdf

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