III: Small: Collaborative Research: Learning Active Physics-Based Models from Data

III:小:协作研究:从数据中学习基于物理的主动模型

基本信息

  • 批准号:
    2008915
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 25万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Standard Grant
  • 财政年份:
    2020
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2020-07-01 至 2024-06-30
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

This project explores a novel algorithmic framework for automatic generation of digital models of objects from our natural world, that faithfully reproduce the structure and function of their physical counterparts. We specifically focus on modeling active deformable objects, i.e., objects capable of producing internal forces within their own bodies, such as biological muscles or robotic actuators. Our approach differs from the traditional modeling pipeline by learning the digital models from example data of the mechanism in-action, rather than by manually engineering them from the first principles. We adapt current state-of-the-art deep learning techniques to our problem, in particular artificial neural networks, by endowing them with knowledge about the physics-based behavior of deformable materials. This is expected to significantly upgrade the capabilities of generic neural networks, which would be otherwise forced to learn the laws of physics from data, which is an unnecessary task because fundamental properties of deformable media, such as conservation of energy and rotational invariance, should simply be taken for granted. The proposed algorithmic framework will greatly simplify the creation of digital replicas of objects in our natural world, while enhancing their fidelity. This will empower Virtual and Augmented Reality deployments to deliver life-like experiences in educational and skill-training applications, such as virtual operating rooms or emergency response scenarios. Computer-hosted doubles of functional objects are also a valuable prototyping tool in the design and optimization of physical functional replicas, such as prosthetic devices.To achieve these goals, we hybridize a neural network with a differentiable simulator, which outputs the quasistatic (i.e. equilibrated) shape of an active elastic model as a function of input control parameters, and subject to prescribed (known) boundary conditions. The finite element-based simulator is based on Projective Dynamics and designed with differentiability in mind, which is a key feature that will enable smooth combination with the classical backpropagation algorithm and integration within existing deep learning frameworks, such as PyTorch. The input to the simulator allows the actuation controls to be prescribed at very fine granularity, potentially enabling each finite element to become its own independently controllable actuator. These fine-grained actuation controls will be generated by a convolutional neural network, which creates them using a low-dimensional time-varying control vector and constant (i.e., time-invariant) network weights. We train this aggregate pipeline, jointly inferring both the weights of the control network as well as the values of the latent variables associated with different input configurations, as to best explain the training set as the action of a low-dimensional control space. This core framework will subsequently be extended to 1) allow for processing of contact and collisions, 2) optimization of spatially-varying material parameters, 3) lifting the quasi-statics assumption and simulating time-varying dynamics.This award reflects NSF's statutory mission and has been deemed worthy of support through evaluation using the Foundation's intellectual merit and broader impacts review criteria.
该项目探索了一种新的算法框架,用于自动生成自然世界中物体的数字模型,忠实地再现其物理对应物的结构和功能。我们特别专注于建模活动的可变形对象,即,能够在自身体内产生内力的物体,如生物肌肉或机器人执行器。我们的方法与传统的建模管道不同,它是从实际机制的示例数据中学习数字模型,而不是从第一原理手动设计它们。我们将当前最先进的深度学习技术应用于我们的问题,特别是人工神经网络,通过赋予它们关于可变形材料的物理行为的知识。预计这将显著提升通用神经网络的能力,否则它将被迫从数据中学习物理定律,这是一项不必要的任务,因为可变形介质的基本属性,如能量守恒和旋转不变性,应该被视为理所当然。所提出的算法框架将大大简化我们自然世界中物体的数字复制品的创建,同时提高它们的保真度。这将使虚拟和增强现实部署能够在教育和技能培训应用中提供逼真的体验,例如虚拟手术室或紧急响应场景。计算机托管的功能对象的双打也是一个有价值的原型工具,在设计和优化的物理功能副本,如假肢devices.To实现这些目标,我们杂交的神经网络与微分模拟器,输出的准静态(即平衡)的形状作为输入控制参数的函数的主动弹性模型,并规定(已知)的边界条件。基于有限元的模拟器基于投影动力学,设计时考虑到了可微性,这是一个关键特性,可以与经典的反向传播算法顺利结合,并集成到现有的深度学习框架中,如PyTorch。模拟器的输入允许以非常精细的粒度规定致动控制,从而潜在地使每个有限元成为其自己的独立可控致动器。这些细粒度的致动控制将由卷积神经网络生成,卷积神经网络使用低维时变控制向量和常数(即,时不变)网络权重。我们训练这个聚合管道,联合推断控制网络的权重以及与不同输入配置相关的潜变量的值,以便最好地将训练集解释为低维控制空间的动作。该核心框架随后将扩展到1)允许处理接触和碰撞,2)优化空间变化的材料参数,3)提升准静态假设并模拟时变动态。该奖项反映了NSF的法定使命,并通过使用基金会的知识价值和更广泛的影响审查标准进行评估,被认为值得支持。

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

Yin Yang其他文献

Multilabel Image Classification via Feature/Label Co-Projection
通过特征/标签共投影进行多标签图像分类
Deep Stereo Matching With Hysteresis Attention and Supervised Cost Volume Construction
具有滞后注意和监督成本体积构建的深度立体匹配
  • DOI:
    10.1109/tip.2021.3135485
  • 发表时间:
    2021-12
  • 期刊:
  • 影响因子:
    10.6
  • 作者:
    Kai Zeng;Yaonan Wang;Jianxu Mao;Caiping Liu;Weixing Peng;Yin Yang
  • 通讯作者:
    Yin Yang
Robust Exponential Synchronization for Memristor Neural Networks With Nonidentical Characteristics by Pinning Control
通过钉扎控制实现具有不同特性的忆阻器神经网络的鲁棒指数同步
Environmental Biotechnology for Efficient Utilization of Industrial Phosphite Waste
工业亚磷酸废物高效利用的环境生物技术
  • DOI:
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Yuta Nakashima;Yin Yang;Kazuyuki Minami;A. Kuroda and R. Hirota
  • 通讯作者:
    A. Kuroda and R. Hirota
Leakage of an eagle flight feather and its influence on the aerodynamics
鹰飞羽泄漏及其对空气动力学的影响
  • DOI:
    10.1088/1674-1056/abc3b6
  • 发表时间:
    2020-10
  • 期刊:
  • 影响因子:
    1.7
  • 作者:
    Di Tang;Dawei Liu;Yin Yang;Yang Li;Xipeng Huang;Kai Liu
  • 通讯作者:
    Kai Liu

Yin Yang的其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

{{ truncateString('Yin Yang', 18)}}的其他基金

CHS: Small: Towards Next-Generation Large-Scale Nonlinear Deformable Simulation
CHS:小型:迈向下一代大规模非线性变形模拟
  • 批准号:
    2244651
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 25万
  • 项目类别:
    Standard Grant
CAREER: Deep Learning Empowered Nonlinear Deformable Model
职业:深度学习赋能非线性变形模型
  • 批准号:
    2301040
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 25万
  • 项目类别:
    Continuing Grant
CHS: Small: High Resolution Motion Capture
CHS:小:高分辨率运动捕捉
  • 批准号:
    2008564
  • 财政年份:
    2020
  • 资助金额:
    $ 25万
  • 项目类别:
    Standard Grant
CAREER: Deep Learning Empowered Nonlinear Deformable Model
职业:深度学习赋能非线性变形模型
  • 批准号:
    2011471
  • 财政年份:
    2019
  • 资助金额:
    $ 25万
  • 项目类别:
    Continuing Grant
CHS: Small: Towards Next-Generation Large-Scale Nonlinear Deformable Simulation
CHS:小型:迈向下一代大规模非线性变形模拟
  • 批准号:
    2016414
  • 财政年份:
    2019
  • 资助金额:
    $ 25万
  • 项目类别:
    Standard Grant
CAREER: Deep Learning Empowered Nonlinear Deformable Model
职业:深度学习赋能非线性变形模型
  • 批准号:
    1845026
  • 财政年份:
    2019
  • 资助金额:
    $ 25万
  • 项目类别:
    Continuing Grant
CHS: Small: Towards Next-Generation Large-Scale Nonlinear Deformable Simulation
CHS:小型:迈向下一代大规模非线性变形模拟
  • 批准号:
    1717972
  • 财政年份:
    2017
  • 资助金额:
    $ 25万
  • 项目类别:
    Standard Grant
CRII: CHS: A Plug-and-Play Deformable Model Based on Extended Domain Decomposition
CRII:CHS:基于扩展域分解的即插即用变形模型
  • 批准号:
    1464306
  • 财政年份:
    2015
  • 资助金额:
    $ 25万
  • 项目类别:
    Standard Grant

相似国自然基金

昼夜节律性small RNA在血斑形成时间推断中的法医学应用研究
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2024
  • 资助金额:
    0.0 万元
  • 项目类别:
    省市级项目
tRNA-derived small RNA上调YBX1/CCL5通路参与硼替佐米诱导慢性疼痛的机制研究
  • 批准号:
    n/a
  • 批准年份:
    2022
  • 资助金额:
    10.0 万元
  • 项目类别:
    省市级项目
Small RNA调控I-F型CRISPR-Cas适应性免疫性的应答及分子机制
  • 批准号:
    32000033
  • 批准年份:
    2020
  • 资助金额:
    24.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
Small RNAs调控解淀粉芽胞杆菌FZB42生防功能的机制研究
  • 批准号:
    31972324
  • 批准年份:
    2019
  • 资助金额:
    58.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
变异链球菌small RNAs连接LuxS密度感应与生物膜形成的机制研究
  • 批准号:
    81900988
  • 批准年份:
    2019
  • 资助金额:
    21.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
基于small RNA 测序技术解析鸽分泌鸽乳的分子机制
  • 批准号:
    31802058
  • 批准年份:
    2018
  • 资助金额:
    26.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
肠道细菌关键small RNAs在克罗恩病发生发展中的功能和作用机制
  • 批准号:
    31870821
  • 批准年份:
    2018
  • 资助金额:
    56.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
Small RNA介导的DNA甲基化调控的水稻草矮病毒致病机制
  • 批准号:
    31772128
  • 批准年份:
    2017
  • 资助金额:
    60.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
基于small RNA-seq的针灸治疗桥本甲状腺炎的免疫调控机制研究
  • 批准号:
    81704176
  • 批准年份:
    2017
  • 资助金额:
    20.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
水稻OsSGS3与OsHEN1调控small RNAs合成及其对抗病性的调节
  • 批准号:
    91640114
  • 批准年份:
    2016
  • 资助金额:
    85.0 万元
  • 项目类别:
    重大研究计划

相似海外基金

Collaborative Research: III: Small: High-Performance Scheduling for Modern Database Systems
协作研究:III:小型:现代数据库系统的高性能调度
  • 批准号:
    2322973
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 25万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Collaborative Research: III: Small: High-Performance Scheduling for Modern Database Systems
协作研究:III:小型:现代数据库系统的高性能调度
  • 批准号:
    2322974
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 25万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Collaborative Research: III: Small: A DREAM Proactive Conversational System
合作研究:III:小型:一个梦想的主动对话系统
  • 批准号:
    2336769
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 25万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Collaborative Research: III: Small: A DREAM Proactive Conversational System
合作研究:III:小型:一个梦想的主动对话系统
  • 批准号:
    2336768
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 25万
  • 项目类别:
    Standard Grant
III: Small: Multiple Device Collaborative Learning in Real Heterogeneous and Dynamic Environments
III:小:真实异构动态环境中的多设备协作学习
  • 批准号:
    2311990
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 25万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Collaborative Research: III: Small: Reconstruction of Diffusion History in Cyber and Human Networks with Applications in Epidemiology and Cybersecurity
合作研究:III:小:重建网络和人类网络中的扩散历史及其在流行病学和网络安全中的应用
  • 批准号:
    2324770
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 25万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Collaborative Research: III: Small: Efficient and Robust Multi-model Data Analytics for Edge Computing
协作研究:III:小型:边缘计算的高效、稳健的多模型数据分析
  • 批准号:
    2311596
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 25万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Collaborative Research: III: Small: Efficient and Robust Multi-model Data Analytics for Edge Computing
协作研究:III:小型:边缘计算的高效、稳健的多模型数据分析
  • 批准号:
    2311598
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 25万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Collaborative Research: III: Small: Physics Guided Graph Networks for Modeling Water Dynamics in Freshwater Ecosystems
合作研究:III:小型:用于模拟淡水生态系统中水动力学的物理引导图网络
  • 批准号:
    2316306
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 25万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Collaborative Research: III: Small: Reconstruction of Diffusion History in Cyber and Human Networks with Applications in Epidemiology and Cybersecurity
合作研究:III:小:重建网络和人类网络中的扩散历史及其在流行病学和网络安全中的应用
  • 批准号:
    2324769
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 25万
  • 项目类别:
    Standard Grant
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了