机器学习模型为复杂的非线性系统提供了风险评估。包括船和海上平台
技术

海上船只和海上平台承受着不断的波浪和水流。经过几十年的运作,这些结构可以,没有警告,迎面遇到一个无赖的浪头,怪胎,或者其他一些极端事件,有潜在的破坏性后果。

快速确定极端事件类型的算法


现在,麻省理工学院的工程师们已经开发出一种算法,可以快速查明复杂系统中可能发生的极端事件的类型,比如海洋环境,在不同大小的波,长度,高度会对船舶或海上平台产生压力和压力。

研究人员可以模拟极端事件(以波的形式)可能在特定结构上产生的力和应力。

与传统方法相比,团队的技术提供了更快的速度,对可能在预期寿命内某一时刻承受极端事件的系统进行更准确的风险评估,不仅要考虑到现象的统计性质,还要考虑到潜在的动力学。

“通过我们的方法,你可以评估,从初步设计阶段开始,一个结构将如何表现,而不是对一个波,而是对整个波集合或波族,可以击中这个结构,“史帝克利斯说,麻省理工学院机械和海洋工程副教授。

“您可以更好地设计您的结构,使您的结构问题或应力不会超过某个限制。”“

不限于船舶和海洋平台的技术


Sapsis说这项技术不仅限于船只和海洋平台,但也可以应用于任何易受极端事件影响的复杂系统。

例如,该方法可用于识别在城市中可能产生严重洪水的风暴类型,以及洪水可能发生的地方。它还可用于估计可能导致停电的电气过载类型,而这些停电会发生在整个城市的电网中。

Sapsis和Mustafa Mohamad,以前是Sapsis小组的研究生,现任纽约大学数学科学研究所助理研究员,他们的研究结果发表在《美国国家科学院院院刊》上。

绕过一条捷径


工程师通常通过使用计算密集的模拟来模拟结构对极端事件的响应来衡量结构的耐久性,例如,来自特定方向的波,有一定高度,长度,和速度。

这些模拟非常复杂,因为它们不仅模拟了兴趣波,而且还模拟了它与结构的相互作用。通过模拟特定波进入时的整个“波场”,然后,工程师们就可以估计一个结构是如何被特定的波浪摇动和推动的,以及由此产生的力和应力可能造成的损害。

这些风险评估模拟非常精确,在理想情况下,可以预测结构对每种可能的波型的反应,是否极端。

但是这样的精度需要工程师模拟数百万次的海浪,使用不同的参数,如高度和长度比例-一个可能需要几个月来计算的过程。

“一个极其昂贵的问题”


“这是一个非常昂贵的问题,“Sapsis说。“为了模拟一个可能在100秒内发生的波,它需要一个现代化的图形处理器单元,速度很快,大约24小时。我们有兴趣了解100年来极端事件发生的概率。”“

作为一个更实际的捷径,工程师使用这些模拟器来运行一些场景,选择模拟他们认为可能造成最大伤害的几种随机波类型。

如果结构设计在这些极端情况下仍然存在,随机产生的波,工程师们认为,这种设计能够抵御海洋中类似的极端事件。

但在选择随机波进行模拟时,Sapsis说,工程师可能会错过其他不太明显的情况,比如中等大小的波的组合,或具有一定坡度的波浪,可能发展成具有破坏性的极端事件。

“我们所做的就是放弃这种随机抽样逻辑,“Sapsis说。

快速学习者


不是通过计算密集的模拟来运行数百万个波,甚至是随机选择的几个波,Sapsis和Mohamad开发了一种机器学习算法,首先快速识别“最重要”或“最具信息性”的波,以运行此类模拟。

该算法基于这样的思想:每一个波都有一定的概率促成结构上的一个极端事件。概率本身有一些不确定性,或错误,因为它代表了复杂动力系统的作用。此外,有些波比其他波更能肯定地导致极端事件。

研究人员设计了这种算法,使他们能够快速接收各种类型的波及其物理特性,以及它们对理论海上平台的已知影响。

算法基本上可以“学习”并进行粗略估计。


从研究人员插入算法的已知波,它基本上可以“学习”并粗略估计平台对任何未知波的反应。通过这个机器学习步骤,该算法学习海洋结构物在所有可能的波浪上的行为。

然后它识别一个特定的波,最大限度地减少极端事件概率的误差。这种波动发生的概率很高,并导致极端事件。通过这种方式,该算法超越了纯粹的统计方法,并考虑了正在考虑的系统的动态行为。

研究人员在一个理论场景中对该算法进行了测试,该场景涉及一个受到入射波影响的简化海上平台。团队首先将四种典型的波插入机器学习算法中,包括海浪对海上平台的已知影响。

由此,该算法很快识别出一种新波的维数,这种新波的发生概率很高,它最大限度地减少了极端事件发生概率的误差。

计算密集型,开源模拟


然后,研究小组将这种波插入到一个更密集的计算中,对简化的海上平台的响应进行开源模拟。

他们将第一次模拟的结果反馈到他们的算法中,以确定下一个要模拟的最佳波,重复整个过程。总而言之,该小组在数天内进行了16次模拟,以模拟平台在各种极端事件下的行为。

相比之下,研究人员使用更传统的方法进行了模拟,他们盲目地模拟尽可能多的波,只有在几个月内运行了数千个场景之后,才能产生类似的统计结果。

麻省理工学院的研究人员模拟了一个简化的海上平台对极有可能导致极端事件的波浪的反应。图片:由研究人员提供

Sapsis说,研究结果表明,研究小组的方法可以很快地在最有可能发生极端事件的海浪上找到答案。为设计师提供更多信息,模拟现实场景,为了测试不仅仅是海上平台的耐久性,还有电网和洪水多发地区。

“这种方法为进行风险评估铺平了道路,设计,以及基于极端事件统计的复杂系统优化,这是以前没有被考虑或做过的事情,没有经过严格的简化,“Sapsis说。

“我们现在可以说,使用这样的想法,你可以理解并优化你的系统,根据极端事件的风险标准。”“

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