I denna uppsats utforskar vi en aspekt av kunskapsupptäckten från simulatorer, landskapskarakteriseringsproblemet, där syftet är att identifiera regioner i input/parameter/modellrymden som leder till ett visst utdatabeteende. Storskaliga numeriska simulatorer används allmänt av forskare och ingenjörer inom en rad olika myndigheter, akademi och industri; i många fall är simulatorer det enda sättet att undersöka processer som är ogenomförbara eller omöjliga att studera på annat sätt. Kostnaden för simuleringsstudier kan dock vara ganska hög, både när det gäller den tid och de beräkningsresurser som krävs för att genomföra försöken och den personal som behövs för att sålla genom den resulterande produktionen. Det finns därför en stark motivation att utveckla automatiserade metoder som möjliggör effektivare kunskapsutvinning. Till skillnad från traditionell datautvinning är kunskapsfyndighet från simulatorer inte begränsad till ett statiskt, förutbestämt dataset; istället kan själva simulatorn användas som ett orakel för att generera nya data som vi själva väljer. Vi utnyttjar denna möjlighet genom att använda aktivt lärande och stödja vektormaskiner (SVM) för att välja vilka som är de mest värdefulla simuleringsförsök att köra nästa. På två verkliga vetenskapliga simulatorer, en för asteroidkollisioner och en för magnetosfärisk modellering, visar vi tvåfaldiga och sexfaldiga minskningar, respektive, i det antal simulatorförsök som krävs för att uppnå en viss nivå av trohet i landskapskarakterisering jämfört med en standard rutnätsbaserad provtagningsmetod.
Ett liknande tillvägagångssätt införs genom REF där aktivt lärande med stödvektormaskiner används för att identifiera parameterkonfigurationer för framtida simuleringskörningar som förväntas leda till en hög informationsvinst.
L.: Automated knowledge discovery from simulators
{'venue': 'In: Proceedings of the Sixth SIAM International Conference on Data Mining. (2006', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}