Hybridimallit

Hybridimallit ovat mallinnusmenetelmiä, joissa yhdistetään useita lähestymistapoja tai datalähteitä yhden järjestelmän kuvaamiseksi. Tavoitteena on hyödyntää sekä fyysisten ilmiöiden tuntemusta että todesta saatavilla olevaa dataa, jolloin teoreettiset lait ja tilastollinen oppiminen tukevat toisiaan. Hybridimallit ovat käytössä monilla aloilla, joissa pelkkä fysikaalinen malli tai pelkkä data-analyysi ei riitä kuvaamaan järjestelmän käyttäytymistä.

Yleisimmät tyypit ovat: fysiikkaa hyödyntävät dataohjatut mallit, joissa fysiikaalisia sääntöjä integroidaan oppimisprosessiin tai mallin virheeseen (physics-informed ML, PINN); harmaan laatikon lähestymistavat, joissa mekanistinen malli yhdistetään tilastolliseen komponenttiin; sekä residuum-mallinnus, jossa koneoppiminen kuvaa fysiikan mallin jäännöksen. Lisäksi käytetään multi-fidelity- ja monitasoisia lähestymistapoja, joissa tieto kerätään useista eri luotettavuuden ja saatavuuden tasoista.

Sovelluskohteita ovat tekniset järjestelmät, energiaverkot, liikenne- ja meteorologiset sekä hydrologiset mallit, biotieteet sekä talousennusteet. Hybridimallit voivat parantaa ennusteiden tarkkuutta, vähentää laskentatarvetta ja parantaa epävarmuuden hallintaa erityisesti tilanteissa, joissa ilmiöitä ei tunneta täysin tai dataa on rajoitetusti.

Haasteita ovat datan integrointi ja yhteensopivuus, epävarmuuden kunnossapito, laskennallinen kustannus sekä toistettavuus ja tulkittavuus. Mallien validointi voi olla vaikeaa, koska komponenttien roolit ja vaikutukset voivat olla epäsuoria. Esimerkkeinä ovat physics-informed neural networks (PINN) sekä residuum-mallinnusta hyödyntävät ratkaisut, joita sovelletaan muun muassa neste- ja rakennesimulointeihin sekä ilmasto- ja hydrologiasovelluksiin.