L'IA face aux grands problèmes du monde · Mathématiques · arXiv · 2026-10-26
ZENO : filtrage non linéaire avec des opérateurs neuronaux de l'équation de Zakai
Titre original: ZENO: Nonlinear filtering with Zakai Equation Neural Operators
L'inférence d'état et l'apprentissage de paramètres pour les filtres non linéaires sont des tâches centrales de l'apprentissage automatique scientifique, mais l'équation de Zakai qui les régit est difficile à résoudre. Les auteurs proposent ZENO, un opérateur neuronal entraîné avec une fonction de perte informée par la physique fondée sur l'équation de Zakai afin d'approximer la distribution de filtrage non normalisée. En utilisant la distribution a posteriori de ZENO dans un cadre d'espérance-maximisation, ils ont inféré avec précision les distributions a posteriori et les paramètres des EDS dans trois systèmes simulés, et ont retrouvé les cycles limites de la locomotion vers l'avant et vers l'arrière à partir de l'imagerie du cerveau entier de C. elegans.