Function+Data Flow: A Framework to Specify Machine Learning Pipelines for Digital Twinning
作者: Eduardo de Conto, Blaise Genest, Arvind Easwaran
分类: cs.SE, cs.AI, cs.LG
发布日期: 2024-06-28 (更新: 2024-07-08)
备注: 9 pages, 10 figures, to be published in AIware'24
💡 一句话要点
提出Function+Data Flow领域特定语言，简化数字孪生AI流水线设计。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 数字孪生 人工智能流水线 领域特定语言 模型降阶 混合数据建模
📋 核心要点
- 现有数字孪生AI流水线开发实践是临时的，缺乏统一规范，导致设计复杂且耗时。
- 提出Function+Data Flow (FDF) 领域特定语言，将函数视为一等公民，简化AI模型操作。
- 在结构塑性应变预测和轴承电磁行为建模两个用例中，验证了FDF在数字孪生设计中的有效性。
📝 摘要（中文）
针对物理系统的数字孪生（DT）开发越来越多地利用人工智能（AI），尤其是在整合来自不同来源的数据或创建计算高效的降维模型方面。尽管应用领域差异很大，孪生技术都采用了诸如模型降阶和混合数据建模（即，来自基于物理的模型和传感器的数据）等通用技术。然而，当前开发实践是临时的，使得数字孪生的AI流水线设计复杂且耗时。本文提出Function+Data Flow（FDF），一种用于描述DT中AI流水线的领域特定语言（DSL）。FDF旨在促进数字孪生的设计和验证。具体来说，FDF将函数视为一等公民，从而能够有效地操作用AI学习的模型。我们通过两个来自不同领域的具体用例来说明FDF的优势：预测结构的塑性应变和建模轴承的电磁行为。
🔬 方法详解
问题定义：数字孪生系统中的AI流水线设计复杂且耗时，缺乏统一的规范和工具。现有方法通常是针对特定应用场景定制的，难以复用和扩展。这导致开发周期长，维护成本高，并且难以保证数字孪生系统的可靠性和性能。
核心思路：论文的核心思路是设计一种领域特定语言（DSL），即Function+Data Flow (FDF)，用于描述数字孪生系统中的AI流水线。FDF将函数视为一等公民，允许开发者以声明式的方式定义数据处理流程，从而简化AI模型的集成和操作。通过提供高层次的抽象，FDF降低了开发难度，提高了代码的可读性和可维护性。
技术框架：FDF框架包含以下几个主要组成部分：1) FDF语言：用于描述AI流水线的语法和语义；2) FDF编译器：将FDF代码转换为可执行代码；3) 函数库：提供常用的AI模型和数据处理函数；4) 运行时环境：执行编译后的代码。开发者可以使用FDF语言定义数据输入、数据处理函数和数据输出，编译器将FDF代码转换为可执行的Python代码，然后在运行时环境中执行。
关键创新：FDF的关键创新在于将函数视为一等公民，允许开发者以声明式的方式定义数据处理流程。这与传统的命令式编程方式不同，后者需要开发者显式地指定每一步的操作。通过将函数视为一等公民，FDF可以更方便地进行模型组合、模型选择和模型优化。此外，FDF还提供了一种统一的接口，用于访问不同的AI模型和数据处理函数，从而降低了开发难度。
关键设计：FDF语言的设计考虑了数字孪生系统的特点，例如数据来源的多样性、模型类型的多样性和实时性要求。FDF支持多种数据类型，包括数值、图像和文本。FDF还支持多种AI模型，包括机器学习模型、深度学习模型和物理模型。为了满足实时性要求，FDF编译器可以生成高效的代码，并且可以在GPU上执行。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过两个实际用例验证了FDF的有效性：预测结构的塑性应变和建模轴承的电磁行为。结果表明，使用FDF可以显著简化AI流水线的设计和开发过程，并提高代码的可读性和可维护性。虽然论文没有给出具体的性能数据，但通过案例展示了FDF在不同领域的适用性。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于各种物理系统的数字孪生开发，例如航空航天、汽车、能源和制造等领域。通过使用FDF，开发者可以更快速、更高效地构建数字孪生系统，从而提高产品质量、降低运营成本和优化资源利用。未来，FDF有望成为数字孪生开发的重要工具，推动数字孪生技术的普及和应用。
📄 摘要（原文）
The development of digital twins (DTs) for physical systems increasingly leverages artificial intelligence (AI), particularly for combining data from different sources or for creating computationally efficient, reduced-dimension models. Indeed, even in very different application domains, twinning employs common techniques such as model order reduction and modelization with hybrid data (that is, data sourced from both physics-based models and sensors). Despite this apparent generality, current development practices are ad-hoc, making the design of AI pipelines for digital twinning complex and time-consuming. Here we propose Function+Data Flow (FDF), a domain-specific language (DSL) to describe AI pipelines within DTs. FDF aims to facilitate the design and validation of digital twins. Specifically, FDF treats functions as first-class citizens, enabling effective manipulation of models learned with AI. We illustrate the benefits of FDF on two concrete use cases from different domains: predicting the plastic strain of a structure and modeling the electromagnetic behavior of a bearing.