K. Ammar, F. Bachoc, JM. Martinez. Séminaire ARISTOTE - 23 octobre Palaiseau

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1 Apport des modèles de krigeage à la simulation numérique K Ammar, F Bachoc, JM Martinez CEA-Saclay, DEN, DM2S, F Gif-sur-Yvette, France Séminaire ARISTOTE - 23 octobre Palaiseau Apport des modèles de krigeage à la simulation numérique 1/36

2 Krigeage Introduction au krigeage Modèle du krigeage par processus gaussiens Krigeage en optimisation Contribution à la validation des codes de calcul Modèle probabiliste des écarts Calculs - Expériences Application Contribution à la validation des simulations Complexité des simulations numériques Détection des erreurs de calcul par Leave One Out Application Conclusions Apport des modèles de krigeage à la simulation numérique 2/36

3 Introduction au krigeage Développé en géostatistique (D Krige, G Matheron) prospection minière : cartographie à partir de mesures ponctuelles Estimateur linéaire de variance minimale à partir d un modèle de corrélations (spatiales, variogramme) Cadre probabiliste / statistique : prédictions vues comme réalisations d un processus gaussien conditionné par les observations Outil en Simulation Numérique Méthodologie DACE, Design and Analysis of Computer Experiment (2003, Sacks) Méta-modèles des codes de calcul Intérêt : prédictions intervalles de confiance Heuristiques en optimisation (EGO : Efficient Global Optimization, 1998, Jones) Apport des modèles de krigeage à la simulation numérique 3/36

4 Modèle du krigeage par processus gaussiens Processus gaussiens Un processus gaussien Z(x) est caractérisé par sa fonction moyenne et sa fonction de covariance Fonction moyenne : la fonction x m(x) := E(Z(x)) Fonction de covariance : La fonction (x 1, x 2) K(x 1, x 2) := Cov(Z(x 1), Z(x 2)) K(x 1, x 2 ) grand et positif Z(x 1 ) et Z(x 2 ) fortement corrélés K(x 1, x 2 ) proche de zéro Z(x 1 ) et Z(x 2 ) faiblement corrélés Paramétrée, la fonction de covariance permet à un processus gaussien de s adapter à un grand nombre de fonctions physiques Apport des modèles de krigeage à la simulation numérique 4/36

5 y y y Modèle du krigeage par processus gaussiens Processus gaussien := émulateur de fonctions déterministes On dispose d une large classe de fonctions de covariance permettant de représenter un large spectre de fonctions plus ou moins régulières x x x En multi-dimensions : prise en compte de l anisotropie Apport des modèles de krigeage à la simulation numérique 5/36

6 Modèle du krigeage par processus gaussiens Observations y n Apport des modèles de krigeage à la simulation numérique 6/36

7 Modèle du krigeage par processus gaussiens Observations y n Réalisations Y (x new ) y n Apport des modèles de krigeage à la simulation numérique 6/36

8 Modèle du krigeage par processus gaussiens Observations y n Réalisations Y (x new ) y n BLUP = E[Y (x new ) y n] Apport des modèles de krigeage à la simulation numérique 6/36

9 Modèle du krigeage par processus gaussiens Observations y n Réalisations Y (x new ) y n BLUP = E[Y (x new ) y n] Intervalle 95%± := 196 Var[Y (x new ) y n] Apport des modèles de krigeage à la simulation numérique 6/36

10 Modèle du krigeage par processus gaussiens Observations y n Réalisations Y (x new ) y n BLUP = E[Y (x new ) y n] Intervalle 95%± := 196 Var[Y (x new ) y n] Choix d une moyenne (tendance) et d une fonction de corrélation (régularité) Critères de sélection (hyper-paramètres), plans d expériences optimaux (2013, F Bachoc) Apport des modèles de krigeage à la simulation numérique 6/36

11 Modèle du krigeage par processus gaussiens Références Ch de Fouquet, Sur quelques aspects de la mise en oeuvre de la geostatistique dans le contexte des géosciences, Kriging and Gaussian Processes for Computers Experiments, CHORUS Workshop, April, 30th 2014, wwwgdr-mascotnumfr/chorusapr14html François Bachoc, Estimation paramétrique de la fonction de covariance dans le modèle de krigeage Application à la quantification des incertitudes en simulation numérique Thèse Paris 7, 3 octobre 2013 Apport des modèles de krigeage à la simulation numérique 7/36

12 Krigeage en optimisation Krigeage Introduction au krigeage Modèle du krigeage par processus gaussiens Krigeage en optimisation Contribution à la validation des codes de calcul Modèle probabiliste des écarts Calculs - Expériences Application Contribution à la validation des simulations Complexité des simulations numériques Détection des erreurs de calcul par Leave One Out Application Conclusions Apport des modèles de krigeage à la simulation numérique 8/36

13 Krigeage en optimisation Planification séquentielle des simulations Recherche d une solution optimale d une fonction complexe (code de calcul) x opt = arg min x X f (x) Exploration initiale : spécification de N premiers points et réalisation des calculs X N = {(x i, f (x i )) i=1,2,,n } Comment spécifier un autre calcul X N+1? Apport des modèles de krigeage à la simulation numérique 9/36

14 Krigeage en optimisation Planification séquentielle des simulations Solution Bayésienne : estimer l information apportée par un nouveau point x new X N Algorithme EGO (Efficient Global Optimisation, D Jones 1998) estimant le critère Expected Improvement (J Mockus 1970) par un prédicteur krigeage Y N (x) de f (x) f min = min(f (x i ) i=1,2,,n ) x new = arg max E[max(f min Y N (x), 0)] x } {{ } Expected Improvment D autres critères en Machine Learning (N Vayatis à suivre) Apport des modèles de krigeage à la simulation numérique 10/36

15 Krigeage en optimisation Algorithme EGO (Efficient Global Optimisation) Apport des modèles de krigeage à la simulation numérique 11/36

16 Krigeage en optimisation Algorithme EGO (Efficient Global Optimisation) Apport des modèles de krigeage à la simulation numérique 11/36

17 Krigeage en optimisation Algorithme EGO (Efficient Global Optimisation) Apport des modèles de krigeage à la simulation numérique 11/36

18 Krigeage en optimisation Algorithme EGO (Efficient Global Optimisation) Apport des modèles de krigeage à la simulation numérique 11/36

19 Krigeage en optimisation Algorithme EGO (Efficient Global Optimisation) Apport des modèles de krigeage à la simulation numérique 11/36

20 Krigeage en optimisation Algorithme EGO (Efficient Global Optimisation) Apport des modèles de krigeage à la simulation numérique 11/36

21 Krigeage en optimisation Algorithme EGO (Efficient Global Optimisation) Apport des modèles de krigeage à la simulation numérique 11/36

22 Krigeage en optimisation Algorithme EGO (Efficient Global Optimisation) Apport des modèles de krigeage à la simulation numérique 11/36

23 Krigeage en optimisation Travaux Questions sur la convergence et la vitesse de convergence vers l optimum D Jones, M Schonlau, W Welch Efficient Global Optimization of Expensive Black-Box Functions, Journal of Global Optimization, 13, , 1998 Julien Bect, Modèles numériques coûteux - de la quantification des incertitudes à la planification séquentielle d expériences LRC Manon, journée 4 mars 2014, INSTN, Saclay wwwljllmathupmcfr/groupes/cea/lrc/journee php Apport des modèles de krigeage à la simulation numérique 12/36

24 Krigeage Introduction au krigeage Modèle du krigeage par processus gaussiens Krigeage en optimisation Contribution à la validation des codes de calcul Modèle probabiliste des écarts Calculs - Expériences Application Contribution à la validation des simulations Complexité des simulations numériques Détection des erreurs de calcul par Leave One Out Application Conclusions Apport des modèles de krigeage à la simulation numérique 13/36

25 Modèle probabiliste des écarts Calculs - Expériences Modélisation probabiliste des incertitudes Etat du système dépend d un groupe de paramètres x Données expérimentales Y obs (x) acquises sur le système réel Y reel (x) simulé par le code f (x, β) Y obs (x) = Y reel (x) + ɛ obs (x) := incertitudes aléatoires Y reel (x) = f (x, β) + Z(x) := incertitudes épistémiques β paramètre(s) à calibrer, prise en compte éventuel d un avis d expert via un prior Bayésien : β N (β prior, Γ prior ) Modèle des écarts Expériences - Calculs = Z(x) + ɛ obs (x) Z est l erreur de modélisation modélisée par un processus gaussien (fonction aléatoire de x) ɛ obs erreur sur les observations Apport des modèles de krigeage à la simulation numérique 14/36

26 Application Code de calcul FLICA IV (thermohydraulique) Variable d intérêt : perte de pression à la traversée d un élément combustible dans un coeur de réacteur nucléairee Y obs (x) : mesure de la perte de charge f (x, β) : code de calcul de la perte de charge x : regroupant deux types de conditions expérimentales Paramètres de système : diamètre hydraulique, hauteur de frottement, entrefer Variables d environnement : pression de sortie, débit, flux pariétal, enthalpie liquide, titre thermodynamique, température d entrée Apport des modèles de krigeage à la simulation numérique 15/36

27 Application Méthode Prise en compte des erreurs sur les mesures et les paramètres x Familles de fonctions de corrélation testées gaussienne, exponentielle, Matèrn 3/2 et 5/2 Analyse des erreurs par validation croisée (10-fold) RMSE : Root Mean Square Error IC : Intervalle de Confiance Procédures de calibration des paramètres Loi a priori β prior N (β prior, Q prior ) Apport des modèles de krigeage à la simulation numérique 16/36

28 Application Résultats avec tendance linéaire et Matèrn 3/2 RMSE FLICA IV (best estimate) 740Pa FLICA IV calibré processus gaussiens 296Pa prediction error 90% confidence intervals prediction error 90% confidence intervals Index Index Solution obtenue par approximation linéaire ( β f (x, β)) est équivalente à la solution exacte égale à l espérance de la loi a posteriori β post (plus coûteuse en temps de calcul) Apport des modèles de krigeage à la simulation numérique 17/36

29 Application Conclusions Krigeage : pistes d amélioration des prédictions d un code de calcul (ou modèle numérique) en le complétant par un modèle statistique inféré à partir de résultats expérimentaux nécessité d avoir suffisamment de résultats expérimentaux (en rapport avec la dimension) importance du choix de la fonction de covariance et des critères d analyse de la robustesse des prédictions (pas d extrapolations abusives) Bachoc F, Bois G, Martinez JM and J Garnier, Calibration and improved prediction of computer models by universal Kriging, Nuclear Science Engineering, 176, 81-97, 2014 Guillaume Damblin, Validation de modèles numériques dans un contexte industriel sous incertitudes LRC Manon, journée 4 mars 2014, INSTN, Saclay wwwljllmathupmcfr/groupes/cea/lrc/journee php Apport des modèles de krigeage à la simulation numérique 18/36

30 Krigeage Introduction au krigeage Modèle du krigeage par processus gaussiens Krigeage en optimisation Contribution à la validation des codes de calcul Modèle probabiliste des écarts Calculs - Expériences Application Contribution à la validation des simulations Complexité des simulations numériques Détection des erreurs de calcul par Leave One Out Application Conclusions Apport des modèles de krigeage à la simulation numérique 19/36

31 Complexité des simulations numériques Modèles : multi-physiques, multi-échelles Couplages de codes Pré-traitements : spécification des paramètres, des calculs Calculs : maillages (espace, temps), convergence Pré et Post-traitements, extraction de données Impossibilité de vérifier manuellement tous les calculs spécifiés par un gros plan d expériences numériques Apport des modèles de krigeage à la simulation numérique 20/36

32 Détection des erreurs de calcul par Leave One Out Utiliser un méta-modèle pour une vérification globale de l ensemble des calculs Intérêt des prédicteurs linéaires (en les observations) : le calcul des erreurs par Leave One Out (solution à l interpolation) est immédiat ɛ loo = M y obs Détection des outliers par Leave One Out un mauvais calcul (erreurs, convergence, ) va présenter probablement une erreur Leave One Out importante Distribution statistique des erreurs standardisées doit être proche de la distribution normale centrée réduite Exemple d une détection seuillée à 3 σ : Outlier = {i : ɛ loo (i) > 3 σ loo (i)} Apport des modèles de krigeage à la simulation numérique 21/36

33 Application Physique des réacteurs nucléaires Code thermomécanique (déterministe) simulant le comportement du combustible Krigeage a fait apparaître un bruit de mesure non physique Visualisation du bruit numérique anormal et de 2 outliers Apport des modèles de krigeage à la simulation numérique 22/36

34 Application Bruit numérique a été expliqué par la méthode utilisée par le mailleur du préprocesseur Après adaptation du mailleur : Les 2 outliers détectés par le krigegage avaient été identifiés par le code mais pas pris en compte par le postprocesseur Karim Ammar, Conception multi-physiques et multi-objectifs des coeurs de RNR-Na hétérogènes : développement d une méthode d optimisation sous incertitudes, Thèse, Paris Sud, soutenance prévue le 9/12/2014 Apport des modèles de krigeage à la simulation numérique 23/36

35 Conclusions Réduction de la complexité des codes par des modèles de substitution ne se limite à la réduction des temps de calcul Intérêt des modèles de substitution par krigeage compléter une modélisation physique détecter d éventuelles erreurs de calcul planification feedback : optimisation, apprentissage Problèmes soulevés par la grande dimension, le choix de la fonction de corrélation et par le nombre d exemples Comparaison restant à faire avec les méthodes à noyaux (RKHS) similaires mais sans la difficulté de l estimation des hyper-paramètres de la fonction de corrélation (notamment en grande dimension) Apport des modèles de krigeage à la simulation numérique 24/36

36 Conclusions Réduction de la complexité des codes par des modèles de substitution ne se limite à la réduction des temps de calcul Intérêt des modèles de substitution par krigeage compléter une modélisation physique détecter d éventuelles erreurs de calcul planification feedback : optimisation, apprentissage Problèmes soulevés par la grande dimension, le choix de la fonction de corrélation et par le nombre d exemples Comparaison restant à faire avec les méthodes à noyaux (RKHS) similaires mais sans la difficulté de l estimation des hyper-paramètres de la fonction de corrélation (notamment en grande dimension) et avec les anciens réseaux de neurones : CE Rasmussen citant MacKay an interesting question whether in moving from neural networks to Gaussian processes we have thrown the baby out with the bathwater C Rasmussen, Ch Williams, Gaussian Processes for Machine Learning, MIT Press 2006 Apport des modèles de krigeage à la simulation numérique 24/36