Le applicazioni scientifiche e ingegneristiche come il controllo di sistemi di movimento ad alta precisione o processi elettrochimici sono spesso costruite su modelli matematici di sistemi dinamici. dottorato di ricerca il candidato Dhruv Khandelwal ha sviluppato un framework che consente alle persone senza esperienza nella modellazione basata sui dati di sviluppare abbastanza facilmente prodotti di alta qualità, modelli matematici ottimizzati di questi sistemi dinamici. Questo è uno strumento vitale che può aiutare i ricercatori di qualsiasi tipo a navigare nel complesso labirinto di tecnologie di modellazione e dinamiche dei sistemi, e sostenere la produzione e la valorizzazione della ricerca basata sui dati. Ad esempio, ingegneri elettrici che gestiscono la salute della rete elettrica o ricercatori che studiano la crescita delle cellule tumorali. Khandelwal difende il suo dottorato di ricerca. tesi il 4 marzo

Generazione di un modello ottimizzato per i tuoi criteri

La parte difficile della creazione di modelli matematici è selezionare la giusta struttura del modello e ottimizzare il modello per i tuoi obiettivi specifici e le metriche delle prestazioni. L'algoritmo di Khandelwal tiene conto di entrambi.

Per aiutare gli utenti a generare modelli corretti, Khandelwal ha sviluppato una "grammatica" per modelli dinamici utilizzando Tree Adjoining Grammar (TAG), che può esplorare le opzioni di modellazione in una varietà di sistemi, strutture e complessità. Per arrivare a un modello ottimale per l'utente, Khandelwal ha progettato un approccio evolutivo, sulla base della definizione di Darwin della selezione naturale in biologia:"[Il] principio per cui ogni leggera variazione, se utile, è preservato." Il panorama di fitness in cui i modelli competono è determinato dai criteri di prestazione specificati dall'utente, e l'algoritmo evolutivo "evolve" i modelli che funzionano meglio in questo ambiente.

Buoni come modelli creati da esperti

La metodologia di modellazione automatizzata è stata valutata su una serie di studi accademici, applicazioni del mondo reale e di riferimento. Questa valutazione mostra che il framework genera con successo modelli con un'interazione minima dell'utente. Nei casi in cui l'applicazione modellata fosse stata pienamente compresa, i modelli generati automaticamente corrispondevano alla natura del vero sistema. In più casi di studio, il modello proposto dal framework era buono quanto i modelli ottenuti con tecniche all'avanguardia impiegate da utenti esperti.