A Surrogate Modeling Journey through Gaussian Processes Modeling for Computer Simulation Experiments
I begin with an overview of Gaussian process (GP) surrogate modeling, and my favorite application: active learning for the (Bayesian) optimization of a blackbox function. I shall then survey some important, recent methodological developments targeting specific situations that increasingly arise in practice: large simulation campaigns, noisy observations/stochastic simulation, nonstationary modeling, and the calibration of computer models to field data. The presentation concludes with an in-depth description of a recent application: contour location for reliability in an airfoil simulation experiment using deep GPs. Throughout, there will be reproducible visuals and demos supported by code, both run live and embedded in the slides. These are biased toward my own work, in part because I understand that code best. But along the way I shall also endeavour to provide an otherwise balanced discussion of myriad alternatives that can be found elsewhere in this fast-moving literature.
Un parcours dans la modélisation par substituts à base de processus gaussiens pour des expériences de simulation informatique
Je commencerai par un aperçu de la modélisation par substituts à base de processus gaussiens (GP), ainsi que de mon application préférée : l'apprentissage actif pour l'optimisation (bayésienne) d'une fonction de type « boîte noire ». Je passerai ensuite en revue certains développements méthodologiques récents et importants ciblant des situations spécifiques qui se présentent de plus en plus souvent dans la pratique : les campagnes de simulation à grande échelle, les observations bruitées/la simulation stochastique, la modélisation non stationnaire et l'étalonnage de modèles informatiques par rapport à des données de terrain. La présentation se terminera par une description approfondie d'une application récente : la localisation de contours pour la fiabilité dans une expérience de simulation de profil aérodynamique utilisant des GP profonds. Tout au long de la présentation, des visuels et des démonstrations reproductibles, accompagnés de code, seront proposés, à la fois exécutés en direct et intégrés aux diapositives. Ces exemples sont orientés vers mes propres travaux, en partie parce que c'est ce code que je maîtrise le mieux. Mais je m'efforcerai également de fournir une discussion équilibrée sur la myriade d'alternatives que l'on peut trouver ailleurs dans cette littérature en constante évolution.
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