Metamodelēšana

Metamodelēšana ir matemātiska aproksimācija, lai atspoguļotu sistēmas raksturīgo uzvedību un nevis pētītu tās fizikālos aspektus. Var teikt, ka metamodelis ir modeļa modelis. Zinātniskajā literatūrā tiek lietoti arī citi termina "metamodelis"  sinonīmi, piemēram, "surogātmodelis" vai "aproksimācijas modelis". Metamodeļa lietošana ļauj efektīvi izprast un novērtēt modeļa ieejas (faktori) un izejas (atbildes) parametru savstarpējo atkarību, izmantojot pilna apjoma fizikālos vai skaitliskos eksperimentus tikai noteiktos pētāmā apgabala punktos. Faktorus, kuri tiek izmantoti fizikālajos vai skaitliskajos eksperimentos, atrod, lietojot specifiskas metodes, ko sauc par eksperimentu plānošanu. Pēc eksperimenta plāna izvēles un nepieciešamo simulāciju vai fizikālo eksperimentu veikšanas seko piemērota aproksimācijas (t.i. matemātiskā) modeļa izvēle. Metamodelēšanas zinātniskais mērķis ir tāda aproksimācijas modeļa izveide, kas ir pēc iespējas precīzāks, un kura izstrādei ir nepieciešams pēc iespējas mazāk pilna apjoma eksperimentu. Metamodeļu izstrāde ir lietderīga gadījumos, kad eksperimentu veikšana ir dārga, laikietilpīga vai nav iespējama.

Mūsdienu inženierzinātnēs aktuāla tēma ir inversā analīze. Inversās problēmas tiek definētas kā tādas, kurās izejas parametru vērtības ir zināmas, bet ieejas vērtības vēl ir jānoskaidro. Inversajā metamodelēšanā aproksimācijas metodes tiek lietotas, lai izveidotu apgrieztās sakarības modeli. Tādējādi tiek iegūta inversā sakarība starp sekām un cēloni, ko var izmantot sistēmu monitoringam.

Mērķis 
Vispārīgā gadījumā mērķis ir iegūt atbildes funkciju , kas ir atkarīga no faktoru vērtībām :

kur  koordinātas veido faktoru telpu. Atbildes funkcijas  ģeometrisko attēlojumu faktoru telpā sauc par atbildes virsmu.

Metamodelēšana ietver trīs galvenos posmus:

 iztvēruma punktu atlase, lietojot eksperimentu plānu,
 metamodeļa izveide un modeļa parametru optimizēšana,
 modeļa precizitātes novērtējums.

Praktiskos projektēšanas uzdevumos minētos posmus ir lietderīgi iteratīvi atkārtot, ja iegūtais metamodelis neatbilst izvirzītajām kvalitātes prasībām. Metamodeļa precizitāte ir atkarīga no iztvēruma punktu skaita un atrašanās vietas pētāmajā telpas apgabalā. Lai noteiktu aproksimētā modeļa adekvātumu, izmanto šādus kvalitātes rādītājus: relatīvā leave-one-out krosvalidācijas kļūdu un koriģēto determinācijas koeficientu R2. Pīrsona hī kvadrāta () kritēriju bieži izmanto, lai novērtētu modeļa atbilstību. Lai noteiktu vai izlašu disperisijas ir statistiski nozīmīgi atšķirīgas, izmanto dispersijas analīzi (ANOVA).

Metamodeļu veidi 
Sekmīga metamodeļa izvēle ļauj ievērojami ietaupīt skaitļošanas laiku un resursus. Tomēr piemērota aproksimācijas modeļa izvēle ir sarežģīts uzdevums. Zinātniskajā literatūrā ir pieejami vairāki pētījumi, kuros ir salīdzinātas dažādas metamodelēšanas pieejas. 

Izšķir parametriskās un neparametriskās regresijas vai interpolācijas tipa aproksimācijas. Plaši lietotas metamodelēšanas pieejas ir šādas: polinomiālā regresija (atbildes virsmu metode), kriginga metode, radiālās bāzes funkcijas, mākslīgie neironu tīkli un Baija tīkli. Polinomiālā regresija ir noderīga un efektīva gadījumos, kad sistēmas parametru skaits ir neliels un tās uzvedība nav izteikti nelineāra. Kā jau liecina nosaukums aproksimēšanai izmanto dažādu kārtu polinomus. Kriginga metode jeb Gausa procesu regresija ir augstas precizitātes metode, kas aplūko atbildes funkciju kā stohastiska procesa realizāciju. Tā ir parametru interpolācijas metode, kas ir pilnībā aprakstāma ar vidējām un pozitīvi definētām kovariācijas funkcijām. Radiālo bāzes funkciju metode tika radīta nevienmērīgi izkliedētu daudzdimensionālo datu interpolācijai. Metode lieto radiāli simetrisku funkciju, bāzētu uz Eiklīda attālumu vai citu līdzīgu metriku daudzdimensiju telpā.

Eksperimentu plānu veidi 
Sākumā eksperimentu plāni attiecās tikai uz fiziskiem eksperimentiem. Tādēļ šādus plānus mēdz saukt par klasiskajiem eksperimentu plāniem. Pirmos plānus izmantoja, lai veiktu eksperimentus ar mērķi izprast lauksaimniecības kultūru sistēmu varbūtējo uzvedību. Ņemot vērā, ka fiziskos eksperimentos aplūkotais process ir stohastisks un tas satur gadījuma kļūdas, eksperimentu plānam ir jāsatur atkārtoti iztvēruma punkti. 

Izmantojot skaitliskās metodes un skaitļošanas iekārtas, ir iespējams izstrādāt eksperimentus, izmantojot datorsimulācijas. Šādus plānus sauc par modernajiem eksperimentu plāniem. Uz simulācijām balstīti eksperimenti ir noteikti, un to atkārtošana nav nepieciešama, tādēļ nav nepieciešams plāns ar atkārtotiem punktiem. Labu iztvērumu datu punktu (ko sauc arī par novērojumiem vai mācību punktiem, vai paraugiem) atlase kļuva par pamatuzdevumu datorsimulācijās ar galveno mērķi palielināt informācijas apjomu, kas iegūts no ierobežota paraugu skaita.

Tipiski klasiskie eksperimentu plāni ir faktoriālie plāni. Faktoriālajos plānos tiek pieņemts, ka plāns ir pilnībā randomizēts. Randomizācija ir nozīmīga jebkurā klasiskajā eksperimentu plānā, jo eksperimentētājs nevar vienmēr būt drošs, ka eksperimentā ir ņemtas vērā visas galvenās ietekmes uz objektīvo funkciju. Faktoriālais dizains var būt vai nu pilns, vai daļējs. Parasti faktoriālie plāni mēdz izmantot punktus uz hiperkuba virsotnēm. Palielinoties faktoru skaitam, tie rada režģu struktūru, un paraugpunkti ir vienmērīgi sadalīti paredzētajā telpā. Daļējie faktoriālie plāni ir plaši izmantoti rūpniecībā. Centrālie kompozītu plāni bieži tiek izmantoti otrās kārtas atbildes virsmu izveidei. Turpretī datoru eksperimentu plānošanai visefektīvāk ir izmantot telpu aizpildīšanas plānus, piemēram, dažādus latīņu hiperkuba plānu (LHS) veidus, Monte Karlo metodes. Svarīga koncepcija eksperimentu plānošanā ir ortogonalitāte. Ortogonāls plāns ļauj samazināt regresijas koeficientu dispersiju. LHS metodes aprakstu pirmo reizi publicējuši Rīgas Tehniskās Universitātes zinātnieki P. Audze, V. Eglajs.

Metamodelēšanas programmatūra 

 KEDRO: ir kompozītmateriālu elementu daudzkriteriālās robustās optimizācijas programmatūra, kas izstrādāta RTU Mašīnu un mehānismu dinamikas ZP laboratorijā. KEDRO pielietojama eksperimentu plānošanai, metamodeļu būvēšanai un šo metamodeļu izmantošanai globālai optimizācijai, kā arī sistēmu parametru identifikācijai.
 Surrogate Modeling Toolbox: ir Python pakotne, kurā ir iekļauta metamodelēšanas metožu un eksperimentu plānošanas funkcijas. Šī pakotne nodrošina tādu metamodeļu bibliotēku, kas ir vienkārši lietojami un atvieglo papildu metožu ieviešanu.
 Surrogates.jl: ir Julia pakotne, kas piedāvā tādus rīkus kā radiālās bāzes metodes un kriginga metodi.

Atsauces 

Zinātniskā modelēšana