ATD: A model-assisted data-driven framework for prediction of rare extreme events from sparse measurements

ATD:模型辅助数据驱动框架,用于通过稀疏测量预测罕见极端事件

基本信息

  • 批准号:
    2220548
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 20万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Standard Grant
  • 财政年份:
    2023
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2023-08-15 至 2026-07-31
  • 项目状态:
    未结题

项目摘要

Rare extreme events, such as tsunamis, oceanic rogue waves, wildfires, and earthquakes, cause immense human, environmental, and financial damage. Yet, their effective prediction, quantification, and mitigation remains a major challenge. This project develops a synergistic framework for accurate and real-time prediction of rare extreme events using both observational data and mathematical models. The resulting methods will increase the accuracy of predictions based on available observational data. At the same time, they will significantly reduce the computational cost, making real-time predictions feasible. This project will also provide research training opportunities for graduate students.The evolution of spatiotemporal systems, such as fluid flows and waves, is described by partial differential equations (PDEs). High-resolution numerical simulations of these PDE models are valuable since they provide detailed information about the system and its dynamics. However, their high computational cost renders them ineffective for making real-time predictions. More importantly, the PDE models require detailed spatial measurements of the system which are often unattainable in practice where system observations are limited to a relatively small number of sensor locations. The objective of this project is to determine the optimal location of the sensors in order to enable accurate and real-time prediction of extreme events. The framework consists of two phases: (1) First, offline PDE simulations are leveraged to identify the optimal sensing locations and to machine learn a reliable indicator of extreme events. (2) Optimal real-time measurements and the pre-trained machine learning algorithm are used to predict future extreme events. Phase 1 is computationally expensive but is carried out offline and only once. The results are used in phase 2 in order to make fast real-time predictions with minimal computational cost. As such, the final results will increase the accuracy of extreme event prediction while decreasing its computational cost.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.
罕见的极端事件,如海啸、海洋无赖海浪、野火和地震,会造成巨大的人类、环境和经济损失。然而,它们的有效预测、量化和缓解仍然是一个重大挑战。该项目开发了一个协同框架,利用观测数据和数学模型对罕见极端事件进行准确和实时的预测。由此产生的方法将提高基于现有观测数据进行预测的准确性。同时,它们将显著降低计算成本,使实时预测成为可能。该项目还将为研究生提供研究培训机会。时空系统的演化,如流体流动和波动,用偏微分方程组(PDE)来描述。这些PDE模型的高分辨率数值模拟是有价值的,因为它们提供了关于系统及其动力学的详细信息。然而,它们的计算成本很高,使得它们在进行实时预测方面效率低下。更重要的是,PDE模型需要系统的详细空间测量,这在实践中往往是无法实现的,因为系统观测限于相对较少的传感器位置。该项目的目标是确定传感器的最佳位置,以便能够准确和实时地预测极端事件。该框架包括两个阶段:(1)首先,利用离线PDE模拟来确定最佳传感位置并机器学习一个可靠的极端事件指示器。(2)利用最优实时测量值和预先训练好的机器学习算法来预测未来的极端事件。第一阶段的计算成本很高,但离线执行且只执行一次。这些结果被用于第二阶段,以便以最小的计算代价进行快速实时预测。因此,最终结果将提高极端事件预测的准确性,同时降低其计算成本。该奖项反映了NSF的法定使命,并通过使用基金会的智力优势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

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  • 通讯作者:
    Mohammad Farazmand

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