Detail publikace
Evolutionary Optimization of a Focused Ultrasound Propagation Predictor Neural Network
Evoluční optimalizace, Evoluční návrh, Prediktor šíření ultrazvukových vln,
Kartézské genetické programování
Pro nalezení optimálního operačního plánu fokusovaného ultrazvuku je třeba
vykonat a opakovat mnoho výpočetně náročných simulací. Nedávná renezance
strojového učení by mohla tento problém ulehčit - loni publikovaný článek
prezentoval neuronovou síť, schopnou predikovat šíření akustických vln skrze
lidskou lebku. Toto řešení prokazuje excelentní výsledky na validační sadě a je
schopno zobecnění daleko za hranice trénovacích vzorků, včetně problémů v mnohem
větších doménách, s daleko komplexnějšími zdroji a distribucí rychlosti zvuku
uvnitř média. Využitá UNet architektura byla ovšem označena autory jako nejistá
část návrhu, se potenciálem ke zlepšení. Pro potvrzení či vyvrácení jejich
teorie, průzkumu jejich architektury, včetně použitých stavebních bloků a
velikostí konvolučních jader, bylo provedeno několik experimentů využívajících
Kartézské genetické programování. První experiment, zaměřený na výsledky
statisticky potvrzeny. První experiment, zaměřený na optimalizaci existujícího
řešení, nalezl síť, jejíž RMSE je o řád lepší. Experiment zaměřený na
prohledávání poté ukázal výkon různých kombinací vrstev a stavebních bloků
a potvrdil originální architekturu za velmi vhodnou.
@misc{BUT185147,
author="Jakub {Chlebík} and Jiří {Jaroš}",
title="Evolutionary Optimization of a Focused Ultrasound Propagation Predictor Neural Network",
booktitle="GECCO 2023 Companion - Proceedings of the 2023 Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion",
year="2023",
pages="635--638",
publisher="Association for Computing Machinery",
address="Lisbon",
doi="10.1145/3583133.3590661",
isbn="979-8-4007-0120-7",
url="https://www.fit.vut.cz/research/publication/12949/",
note="presentation, poster"
}