Modélisation dynamique inverse de tissus - Apprentissage profond à l'aide de simulations basées sur la physique

Inverse problems arise in various physical domains and solving them from real-world visual observations poses a significant challenge due to the high dimensional nature of the data. Furthermore gathering enough observations that a data driven model can accurately capture the complete distribution of a physical phenomenon is often intractable. In this work we use deep learning to solve inverse problems by applying two basic principles. Deep learning models can be trained using synthetic data generated from physics based simulations. And the employed simulator itself needs to be verified for physical accuracy thus allowing the model to learn the exact physical phenomenon that is desired.To validate the simulator, we introduce rich and compact physical protocols, originally proposed in soft matter physics literature to measure physical parameters. These protocols can be easily replicated in a simulator to test the physical correctness of the model, and the validity of the simulator.We solve the inverse measurement problem of estimating contact friction in soft-bodies which otherwise requires a specialized physics bench and entails tedious acquisition protocols. This makes the prospect of a purely non-invasive, video-based measurement technique particularly attractive. Previous works have shown that such a video-based estimation is feasible for material parameters using deep learning, but this has never been applied to the friction estimation problem which results in even more subtle visual variations. Since acquiring a large dataset for this problem is impractical, we generate it using a frictional contact simulator. As the simulator has been calibrated and verified using controlled experiments, the results are not only visually plausible, but physically-correct enough to match observations made at the macroscopic scale. We propose to our knowledge the first non-invasive measurement network and adjoining synthetic training dataset for estimating cloth friction at contact, for both cloth-hard body and cloth-cloth contacts. We also acquire an extensive dataset of real world experiments for testing. Both the training and test datasets have been made freely available to the community.We also utilize the same protocol for solving the inverse measurement problem of estimating the deformed curvature of a suspended Kirchhoff rod. In order to do such estimation on physical rods, we utilize a deep learning model to visually predict a curvature field from a suspended rod. As creating a dataset from physical rods (even if synthetically constructed), that faithfully covers a representative manifold of deformed curvatures is intractable, we rely on generating such a dataset from a verified simulator. Our work shows a promising way forward for utilizing deep learning models as part of an inversion measurement pipeline.Des problèmes inverses surviennent dans divers domaines physiques et les résoudre à partir d'observations visuelles du monde réel pose un défi important en raison de la nature hautement dimensionnelle des données. De plus, rassembler suffisamment d'observations pour qu'un modèle basé sur les données puisse capturer avec précision la distribution complète d'un phénomène physique est souvent insoluble. Dans ce travail, nous utilisons l'apprentissage profond pour résoudre des problèmes inverses en appliquant deux principes de base. Les modèles d'apprentissage profond peuvent être entraînés à l'aide de données synthétiques générées à partir de simulations basées sur la physique. Et la précision physique du simulateur employé, lui-même, doit être vérifiée, permettant ainsi au modèle d'apprendre le phénomène physique exact souhaité.Afin de valider le simulateur, nous introduisons des protocoles physiques riches et compacts, proposés à l'origine dans la littérature de physique de la matière molle pour mesurer des paramètres physiques. Ces protocoles peuvent être facilement répliqués dans un simulateur pour tester l'exactitude physique du modèle et la validité du simulateur.Nous résolvons le problème de mesure inverse de l'estimation du frottement de contact dans les corps mous qui nécessite sinon un banc de physique spécialisé et un protocole d'acquisition fastidieux. Cela rend la perspective d'une technique de mesure purement non invasive basée sur la vidéo particulièrement attrayante. Des travaux antérieurs ont montré qu'une telle estimation basée sur la vidéo est réalisable pour les paramètres de matériaux en utilisant l'apprentissage profond, mais cela n'a jamais été appliqué au problème d'estimation de la friction qui entraîne des variations visuelles encore plus subtiles. Étant donné qu'il n'est pas pratique d'acquérir un grand ensemble de données pour ce problème, nous le générons à l'aide d'un simulateur de contact frictionnel. Comme le simulateur a été calibré et vérifié à l'aide d'expériences contrôlées, les résultats sont non seulement visuellement plausibles, mais suffisamment corrects physiquement pour correspondre aux observations faites à l'échelle macroscopique. Nous proposons à notre connaissance le premier réseau de mesure non invasif et un jeu de données d'entraînement synthétique adjacent pour estimer le frottement du tissu au contact, à la fois pour les contacts tissu-corps dur et tissu-tissu. Nous acquérons également un vaste ensemble de données d'expériences du monde réel pour les tests. Les ensembles de données de formation et de test ont été mis gratuitement à la disposition de la communauté.Nous utilisons également le même protocole pour résoudre le problème de mesure inverse de l'estimation de la courbure déformée d'une tige de Kirchhoff suspendue. Afin de faire une telle estimation sur des tiges physiques, nous utilisons un modèle d'apprentissage profond pour prédire visuellement un champ de courbure à partir d'une tige suspendue. Comme la création d'un ensemble de données à partir de tiges physiques (même si elles sont synthétiquement construites), qui couvre fidèlement une variété représentative de courbures déformées est insoluble, nous comptons sur la génération d'un tel ensemble de données à partir d'un simulateur vérifié. Notre travail montre une voie prometteuse pour l'utilisation de modèles d'apprentissage profond dans le cadre d'un pipeline de mesure d'inversion

Estimating friction in cloth, using simulation and machine learning

International audienceWe explore the utility of deep neural networks to estimate parameters in cloth motion, specifically the friction coefficient. Our idea is to use realistic cloth motion sequences as video training data for our model and use both spatial and temporal features for parameter estimation. Following recent works, we aim to avoid complex experimental setup for the generation of training data by leveraging cloth simulation as a ground truth model for cloth dynamics. However, this is only meaningful if the simulation is accurate and predictable enough in the range of scenarios envisioned. To ensure realistic simulations, we validate the physical accuracy of Argus, a recent cloth simulator developed in computer graphics which relies on an implicit contact friction solver for capturing exact Coulomb friction. We successfully verify the physical realism of this simulator by conducting physical experiments analogous with simulations, following a protocol previously suggested in literature for measuring Coulomb's friction coefficient in a Hookean elastic material contacting a rigid surface. We further investigate utilizing a similar protocol for cloth with varying material properties, which is modelled as an orthotropic material in the simulator

Physical validation of simulators in Computer Graphics: A new framework dedicated to slender elastic structures and frictional contact

International audienceWe introduce a selected set of protocols inspired from the Soft Matter Physics community in order to validate Computer Graphics simulators of slender elastic structures possibly subject to dry frictional contact. Although these simulators were primarily intended for feature film animation and visual effects, they are more and more used as virtual design tools for predicting the shape and deformation of real objects; hence the need for a careful, quantitative validation. Our tests, experimentally verified, are designed to evaluate carefully the predictability of these simulators on various aspects, such as bending elasticity, bend-twist coupling, and frictional contact. We have passed a number of popular codes of Computer Graphics through our benchmarks by defining a rigorous, consistent, and as fair as possible methodology. Our results show that while some popular simulators for plates/shells and frictional contact fail even on the simplest scenarios, more recent ones, as well as well-known codes for rods, generally perform well and sometimes even better than some reference commercial tools of Mechanical Engineering. To make our validation protocols easily applicable to any simulator, we provide an extensive description of our methodology, and we shall distribute all the necessary model data to be compared against

Test et validation de codes de simulation d'informatique graphique pour les structures élastiques minces et le contact frottant

National audienceNous présentons un jeu de quatre protocoles de test, inspirés de problèmes classiques en calcul de structures, dans le but de valider des codes de simulation d’informatique graphique pour les poutres et plaques élastiques, ainsi que le contact frottant. Ces codes d’informatique graphique ont été conçus initialement pour simuler des effets visuels complexes dans le cinéma, application pour laquelle la crédibilité au service de la narration prime sur le réalisme physique. Cela explique que de tels simulateurs ont été finalement peu confrontés au réel de façon quantitative, contrairement aux simulateurs développés en mécanique. Pourtant, ces simulateurs graphiques, grâce à leur robustesse et leur efficacité, sont de plus en plus détournés du secteur du film pour être utilisés dans la conception de systèmes réels, avec de vrais attendus en terme de prédiction. Ce nouvel usage appelle une validation quantitative rigoureuse et complète, non seulement pour pouvoir certifier la gamme de validité de tels simulateurs, mais également pour pouvoir les comparer à des outils numériques standard employés en mécanique. Les protocoles de test que nous proposons sont validés expériementalement et sont conçus pour vérifier le traitement de la flexion, de l’interaction flexion-torsion, et du contact frottant solide

Reducing the environmental impact of surgery on a global scale: systematic review and co-prioritization with healthcare workers in 132 countries

Abstract Background Healthcare cannot achieve net-zero carbon without addressing operating theatres. The aim of this study was to prioritize feasible interventions to reduce the environmental impact of operating theatres. Methods This study adopted a four-phase Delphi consensus co-prioritization methodology. In phase 1, a systematic review of published interventions and global consultation of perioperative healthcare professionals were used to longlist interventions. In phase 2, iterative thematic analysis consolidated comparable interventions into a shortlist. In phase 3, the shortlist was co-prioritized based on patient and clinician views on acceptability, feasibility, and safety. In phase 4, ranked lists of interventions were presented by their relevance to high-income countries and low–middle-income countries. Results In phase 1, 43 interventions were identified, which had low uptake in practice according to 3042 professionals globally. In phase 2, a shortlist of 15 intervention domains was generated. In phase 3, interventions were deemed acceptable for more than 90 per cent of patients except for reducing general anaesthesia (84 per cent) and re-sterilization of ‘single-use’ consumables (86 per cent). In phase 4, the top three shortlisted interventions for high-income countries were: introducing recycling; reducing use of anaesthetic gases; and appropriate clinical waste processing. In phase 4, the top three shortlisted interventions for low–middle-income countries were: introducing reusable surgical devices; reducing use of consumables; and reducing the use of general anaesthesia. Conclusion This is a step toward environmentally sustainable operating environments with actionable interventions applicable to both high– and low–middle–income countries

Inverse Dynamic Modeling of Cloth - Deep Learning using Physics based Simulations

Des problèmes inverses surviennent dans divers domaines physiques et les résoudre à partir d'observations visuelles du monde réel pose un défi important en raison de la nature hautement dimensionnelle des données. De plus, rassembler suffisamment d'observations pour qu'un modèle basé sur les données puisse capturer avec précision la distribution complète d'un phénomène physique est souvent insoluble. Dans ce travail, nous utilisons l'apprentissage profond pour résoudre des problèmes inverses en appliquant deux principes de base. Les modèles d'apprentissage profond peuvent être entraînés à l'aide de données synthétiques générées à partir de simulations basées sur la physique. Et la précision physique du simulateur employé, lui-même, doit être vérifiée, permettant ainsi au modèle d'apprendre le phénomène physique exact souhaité.Afin de valider le simulateur, nous introduisons des protocoles physiques riches et compacts, proposés à l'origine dans la littérature de physique de la matière molle pour mesurer des paramètres physiques. Ces protocoles peuvent être facilement répliqués dans un simulateur pour tester l'exactitude physique du modèle et la validité du simulateur.Nous résolvons le problème de mesure inverse de l'estimation du frottement de contact dans les corps mous qui nécessite sinon un banc de physique spécialisé et un protocole d'acquisition fastidieux. Cela rend la perspective d'une technique de mesure purement non invasive basée sur la vidéo particulièrement attrayante. Des travaux antérieurs ont montré qu'une telle estimation basée sur la vidéo est réalisable pour les paramètres de matériaux en utilisant l'apprentissage profond, mais cela n'a jamais été appliqué au problème d'estimation de la friction qui entraîne des variations visuelles encore plus subtiles. Étant donné qu'il n'est pas pratique d'acquérir un grand ensemble de données pour ce problème, nous le générons à l'aide d'un simulateur de contact frictionnel. Comme le simulateur a été calibré et vérifié à l'aide d'expériences contrôlées, les résultats sont non seulement visuellement plausibles, mais suffisamment corrects physiquement pour correspondre aux observations faites à l'échelle macroscopique. Nous proposons à notre connaissance le premier réseau de mesure non invasif et un jeu de données d'entraînement synthétique adjacent pour estimer le frottement du tissu au contact, à la fois pour les contacts tissu-corps dur et tissu-tissu. Nous acquérons également un vaste ensemble de données d'expériences du monde réel pour les tests. Les ensembles de données de formation et de test ont été mis gratuitement à la disposition de la communauté.Nous utilisons également le même protocole pour résoudre le problème de mesure inverse de l'estimation de la courbure déformée d'une tige de Kirchhoff suspendue. Afin de faire une telle estimation sur des tiges physiques, nous utilisons un modèle d'apprentissage profond pour prédire visuellement un champ de courbure à partir d'une tige suspendue. Comme la création d'un ensemble de données à partir de tiges physiques (même si elles sont synthétiquement construites), qui couvre fidèlement une variété représentative de courbures déformées est insoluble, nous comptons sur la génération d'un tel ensemble de données à partir d'un simulateur vérifié. Notre travail montre une voie prometteuse pour l'utilisation de modèles d'apprentissage profond dans le cadre d'un pipeline de mesure d'inversion.Inverse problems arise in various physical domains and solving them from real-world visual observations poses a significant challenge due to the high dimensional nature of the data. Furthermore gathering enough observations that a data driven model can accurately capture the complete distribution of a physical phenomenon is often intractable. In this work we use deep learning to solve inverse problems by applying two basic principles. Deep learning models can be trained using synthetic data generated from physics based simulations. And the employed simulator itself needs to be verified for physical accuracy thus allowing the model to learn the exact physical phenomenon that is desired.To validate the simulator, we introduce rich and compact physical protocols, originally proposed in soft matter physics literature to measure physical parameters. These protocols can be easily replicated in a simulator to test the physical correctness of the model, and the validity of the simulator.We solve the inverse measurement problem of estimating contact friction in soft-bodies which otherwise requires a specialized physics bench and entails tedious acquisition protocols. This makes the prospect of a purely non-invasive, video-based measurement technique particularly attractive. Previous works have shown that such a video-based estimation is feasible for material parameters using deep learning, but this has never been applied to the friction estimation problem which results in even more subtle visual variations. Since acquiring a large dataset for this problem is impractical, we generate it using a frictional contact simulator. As the simulator has been calibrated and verified using controlled experiments, the results are not only visually plausible, but physically-correct enough to match observations made at the macroscopic scale. We propose to our knowledge the first non-invasive measurement network and adjoining synthetic training dataset for estimating cloth friction at contact, for both cloth-hard body and cloth-cloth contacts. We also acquire an extensive dataset of real world experiments for testing. Both the training and test datasets have been made freely available to the community.We also utilize the same protocol for solving the inverse measurement problem of estimating the deformed curvature of a suspended Kirchhoff rod. In order to do such estimation on physical rods, we utilize a deep learning model to visually predict a curvature field from a suspended rod. As creating a dataset from physical rods (even if synthetically constructed), that faithfully covers a representative manifold of deformed curvatures is intractable, we rely on generating such a dataset from a verified simulator. Our work shows a promising way forward for utilizing deep learning models as part of an inversion measurement pipeline

Modélisation dynamique inverse de tissus - Apprentissage profond à l'aide de simulations basées sur la physique

Inverse problems arise in various physical domains and solving them from real-world visual observations poses a significant challenge due to the high dimensional nature of the data. Furthermore gathering enough observations that a data driven model can accurately capture the complete distribution of a physical phenomenon is often intractable. In this work we use deep learning to solve inverse problems by applying two basic principles. Deep learning models can be trained using synthetic data generated from physics based simulations. And the employed simulator itself needs to be verified for physical accuracy thus allowing the model to learn the exact physical phenomenon that is desired. To validate the simulator, we introduce rich and compact physical protocols, originally proposed in soft matter physics literature to measure physical parameters. These protocols can be easily replicated in a simulator to test the physical correctness of the model, and the validity of the simulator. We solve the inverse measurement problem of estimating contact friction in soft-bodies which otherwise requires a specialized physics bench and entails tedious acquisition protocols. This makes the prospect of a purely non-invasive, video-based measurement technique particularly attractive. Previous works have shown that such a video-based estimation is feasible for material parameters using deep learning, but this has never been applied to the friction estimation problem which results in even more subtle visual variations. Since acquiring a large dataset for this problem is impractical, we generate it using a frictional contact simulator. As the simulator has been calibrated and verified using controlled experiments, the results are not only visually plausible, but physically-correct enough to match observations made at the macroscopic scale. We propose to our knowledge the first non-invasive measurement network and adjoining synthetic training dataset for estimating cloth friction at contact, for both cloth-hard body and cloth-cloth contacts. We also acquire an extensive dataset of real world experiments for testing. Both the training and test datasets have been made freely available to the community. We also utilize the same protocol for solving the inverse measurement problem of estimating the deformed curvature of a suspended Kirchhoff rod. In order to do such estimation on physical rods, we utilize a deep learning model to visually predict a curvature field from a suspended rod. As creating a dataset from physical rods (even if synthetically constructed), that faithfully covers a representative manifold of deformed curvatures is intractable, we rely on generating such a dataset from a verified simulator. Our work shows a promising way forward for utilizing deep learning models as part of an inversion measurement pipeline.Des problèmes inverses surviennent dans divers domaines physiques et les résoudre à partir d'observations visuelles du monde réel pose un défi important en raison de la nature hautement dimensionnelle des données. De plus, rassembler suffisamment d'observations pour qu'un modèle basé sur les données puisse capturer avec précision la distribution complète d'un phénomène physique est souvent insoluble. Dans ce travail, nous utilisons l'apprentissage profond pour résoudre des problèmes inverses en appliquant deux principes de base. Les modèles d'apprentissage profond peuvent être entraînés à l'aide de données synthétiques générées à partir de simulations basées sur la physique. Et la précision physique du simulateur employé, lui-même, doit être vérifiée, permettant ainsi au modèle d'apprendre le phénomène physique exact souhaité.Afin de valider le simulateur, nous introduisons des protocoles physiques riches et compacts, proposés à l'origine dans la littérature de physique de la matière molle pour mesurer des paramètres physiques. Ces protocoles peuvent être facilement répliqués dans un simulateur pour tester l'exactitude physique du modèle et la validité du simulateur.Nous résolvons le problème de mesure inverse de l'estimation du frottement de contact dans les corps mous qui nécessite sinon un banc de physique spécialisé et un protocole d'acquisition fastidieux. Cela rend la perspective d'une technique de mesure purement non invasive basée sur la vidéo particulièrement attrayante. Des travaux antérieurs ont montré qu'une telle estimation basée sur la vidéo est réalisable pour les paramètres de matériaux en utilisant l'apprentissage profond, mais cela n'a jamais été appliqué au problème d'estimation de la friction qui entraîne des variations visuelles encore plus subtiles. Étant donné qu'il n'est pas pratique d'acquérir un grand ensemble de données pour ce problème, nous le générons à l'aide d'un simulateur de contact frictionnel. Comme le simulateur a été calibré et vérifié à l'aide d'expériences contrôlées, les résultats sont non seulement visuellement plausibles, mais suffisamment corrects physiquement pour correspondre aux observations faites à l'échelle macroscopique. Nous proposons à notre connaissance le premier réseau de mesure non invasif et un jeu de données d'entraînement synthétique adjacent pour estimer le frottement du tissu au contact, à la fois pour les contacts tissu-corps dur et tissu-tissu. Nous acquérons également un vaste ensemble de données d'expériences du monde réel pour les tests. Les ensembles de données de formation et de test ont été mis gratuitement à la disposition de la communauté. Nous utilisons également le même protocole pour résoudre le problème de mesure inverse de l'estimation de la courbure déformée d'une tige de Kirchhoff suspendue. Afin de faire une telle estimation sur des tiges physiques, nous utilisons un modèle d'apprentissage profond pour prédire visuellement un champ de courbure à partir d'une tige suspendue. Comme la création d'un ensemble de données à partir de tiges physiques (même si elles sont synthétiquement construites), qui couvre fidèlement une variété représentative de courbures déformées est insoluble, nous comptons sur la génération d'un tel ensemble de données à partir d'un simulateur vérifié. Notre travail montre une voie prometteuse pour l'utilisation de modèles d'apprentissage profond dans le cadre d'un pipeline de mesure d'inversion

Modélisation dynamique inverse de tissus - Apprentissage profond à l'aide de simulations basées sur la physique

Inverse problems arise in various physical domains and solving them from real-world visual observations poses a significant challenge due to the high dimensional nature of the data. Furthermore gathering enough observations that a data driven model can accurately capture the complete distribution of a physical phenomenon is often intractable. In this work we use deep learning to solve inverse problems by applying two basic principles. Deep learning models can be trained using synthetic data generated from physics based simulations. And the employed simulator itself needs to be verified for physical accuracy thus allowing the model to learn the exact physical phenomenon that is desired.To validate the simulator, we introduce rich and compact physical protocols, originally proposed in soft matter physics literature to measure physical parameters. These protocols can be easily replicated in a simulator to test the physical correctness of the model, and the validity of the simulator.We solve the inverse measurement problem of estimating contact friction in soft-bodies which otherwise requires a specialized physics bench and entails tedious acquisition protocols. This makes the prospect of a purely non-invasive, video-based measurement technique particularly attractive. Previous works have shown that such a video-based estimation is feasible for material parameters using deep learning, but this has never been applied to the friction estimation problem which results in even more subtle visual variations. Since acquiring a large dataset for this problem is impractical, we generate it using a frictional contact simulator. As the simulator has been calibrated and verified using controlled experiments, the results are not only visually plausible, but physically-correct enough to match observations made at the macroscopic scale. We propose to our knowledge the first non-invasive measurement network and adjoining synthetic training dataset for estimating cloth friction at contact, for both cloth-hard body and cloth-cloth contacts. We also acquire an extensive dataset of real world experiments for testing. Both the training and test datasets have been made freely available to the community.We also utilize the same protocol for solving the inverse measurement problem of estimating the deformed curvature of a suspended Kirchhoff rod. In order to do such estimation on physical rods, we utilize a deep learning model to visually predict a curvature field from a suspended rod. As creating a dataset from physical rods (even if synthetically constructed), that faithfully covers a representative manifold of deformed curvatures is intractable, we rely on generating such a dataset from a verified simulator. Our work shows a promising way forward for utilizing deep learning models as part of an inversion measurement pipeline.Des problèmes inverses surviennent dans divers domaines physiques et les résoudre à partir d'observations visuelles du monde réel pose un défi important en raison de la nature hautement dimensionnelle des données. De plus, rassembler suffisamment d'observations pour qu'un modèle basé sur les données puisse capturer avec précision la distribution complète d'un phénomène physique est souvent insoluble. Dans ce travail, nous utilisons l'apprentissage profond pour résoudre des problèmes inverses en appliquant deux principes de base. Les modèles d'apprentissage profond peuvent être entraînés à l'aide de données synthétiques générées à partir de simulations basées sur la physique. Et la précision physique du simulateur employé, lui-même, doit être vérifiée, permettant ainsi au modèle d'apprendre le phénomène physique exact souhaité.Afin de valider le simulateur, nous introduisons des protocoles physiques riches et compacts, proposés à l'origine dans la littérature de physique de la matière molle pour mesurer des paramètres physiques. Ces protocoles peuvent être facilement répliqués dans un simulateur pour tester l'exactitude physique du modèle et la validité du simulateur.Nous résolvons le problème de mesure inverse de l'estimation du frottement de contact dans les corps mous qui nécessite sinon un banc de physique spécialisé et un protocole d'acquisition fastidieux. Cela rend la perspective d'une technique de mesure purement non invasive basée sur la vidéo particulièrement attrayante. Des travaux antérieurs ont montré qu'une telle estimation basée sur la vidéo est réalisable pour les paramètres de matériaux en utilisant l'apprentissage profond, mais cela n'a jamais été appliqué au problème d'estimation de la friction qui entraîne des variations visuelles encore plus subtiles. Étant donné qu'il n'est pas pratique d'acquérir un grand ensemble de données pour ce problème, nous le générons à l'aide d'un simulateur de contact frictionnel. Comme le simulateur a été calibré et vérifié à l'aide d'expériences contrôlées, les résultats sont non seulement visuellement plausibles, mais suffisamment corrects physiquement pour correspondre aux observations faites à l'échelle macroscopique. Nous proposons à notre connaissance le premier réseau de mesure non invasif et un jeu de données d'entraînement synthétique adjacent pour estimer le frottement du tissu au contact, à la fois pour les contacts tissu-corps dur et tissu-tissu. Nous acquérons également un vaste ensemble de données d'expériences du monde réel pour les tests. Les ensembles de données de formation et de test ont été mis gratuitement à la disposition de la communauté.Nous utilisons également le même protocole pour résoudre le problème de mesure inverse de l'estimation de la courbure déformée d'une tige de Kirchhoff suspendue. Afin de faire une telle estimation sur des tiges physiques, nous utilisons un modèle d'apprentissage profond pour prédire visuellement un champ de courbure à partir d'une tige suspendue. Comme la création d'un ensemble de données à partir de tiges physiques (même si elles sont synthétiquement construites), qui couvre fidèlement une variété représentative de courbures déformées est insoluble, nous comptons sur la génération d'un tel ensemble de données à partir d'un simulateur vérifié. Notre travail montre une voie prometteuse pour l'utilisation de modèles d'apprentissage profond dans le cadre d'un pipeline de mesure d'inversion

Modélisation dynamique inverse de tissus - Apprentissage profond à l'aide de simulations basées sur la physique

Inverse problems arise in various physical domains and solving them from real-world visual observations poses a significant challenge due to the high dimensional nature of the data. Furthermore gathering enough observations that a data driven model can accurately capture the complete distribution of a physical phenomenon is often intractable. In this work we use deep learning to solve inverse problems by applying two basic principles. Deep learning models can be trained using synthetic data generated from physics based simulations. And the employed simulator itself needs to be verified for physical accuracy thus allowing the model to learn the exact physical phenomenon that is desired.To validate the simulator, we introduce rich and compact physical protocols, originally proposed in soft matter physics literature to measure physical parameters. These protocols can be easily replicated in a simulator to test the physical correctness of the model, and the validity of the simulator.We solve the inverse measurement problem of estimating contact friction in soft-bodies which otherwise requires a specialized physics bench and entails tedious acquisition protocols. This makes the prospect of a purely non-invasive, video-based measurement technique particularly attractive. Previous works have shown that such a video-based estimation is feasible for material parameters using deep learning, but this has never been applied to the friction estimation problem which results in even more subtle visual variations. Since acquiring a large dataset for this problem is impractical, we generate it using a frictional contact simulator. As the simulator has been calibrated and verified using controlled experiments, the results are not only visually plausible, but physically-correct enough to match observations made at the macroscopic scale. We propose to our knowledge the first non-invasive measurement network and adjoining synthetic training dataset for estimating cloth friction at contact, for both cloth-hard body and cloth-cloth contacts. We also acquire an extensive dataset of real world experiments for testing. Both the training and test datasets have been made freely available to the community.We also utilize the same protocol for solving the inverse measurement problem of estimating the deformed curvature of a suspended Kirchhoff rod. In order to do such estimation on physical rods, we utilize a deep learning model to visually predict a curvature field from a suspended rod. As creating a dataset from physical rods (even if synthetically constructed), that faithfully covers a representative manifold of deformed curvatures is intractable, we rely on generating such a dataset from a verified simulator. Our work shows a promising way forward for utilizing deep learning models as part of an inversion measurement pipeline.Des problèmes inverses surviennent dans divers domaines physiques et les résoudre à partir d'observations visuelles du monde réel pose un défi important en raison de la nature hautement dimensionnelle des données. De plus, rassembler suffisamment d'observations pour qu'un modèle basé sur les données puisse capturer avec précision la distribution complète d'un phénomène physique est souvent insoluble. Dans ce travail, nous utilisons l'apprentissage profond pour résoudre des problèmes inverses en appliquant deux principes de base. Les modèles d'apprentissage profond peuvent être entraînés à l'aide de données synthétiques générées à partir de simulations basées sur la physique. Et la précision physique du simulateur employé, lui-même, doit être vérifiée, permettant ainsi au modèle d'apprendre le phénomène physique exact souhaité.Afin de valider le simulateur, nous introduisons des protocoles physiques riches et compacts, proposés à l'origine dans la littérature de physique de la matière molle pour mesurer des paramètres physiques. Ces protocoles peuvent être facilement répliqués dans un simulateur pour tester l'exactitude physique du modèle et la validité du simulateur.Nous résolvons le problème de mesure inverse de l'estimation du frottement de contact dans les corps mous qui nécessite sinon un banc de physique spécialisé et un protocole d'acquisition fastidieux. Cela rend la perspective d'une technique de mesure purement non invasive basée sur la vidéo particulièrement attrayante. Des travaux antérieurs ont montré qu'une telle estimation basée sur la vidéo est réalisable pour les paramètres de matériaux en utilisant l'apprentissage profond, mais cela n'a jamais été appliqué au problème d'estimation de la friction qui entraîne des variations visuelles encore plus subtiles. Étant donné qu'il n'est pas pratique d'acquérir un grand ensemble de données pour ce problème, nous le générons à l'aide d'un simulateur de contact frictionnel. Comme le simulateur a été calibré et vérifié à l'aide d'expériences contrôlées, les résultats sont non seulement visuellement plausibles, mais suffisamment corrects physiquement pour correspondre aux observations faites à l'échelle macroscopique. Nous proposons à notre connaissance le premier réseau de mesure non invasif et un jeu de données d'entraînement synthétique adjacent pour estimer le frottement du tissu au contact, à la fois pour les contacts tissu-corps dur et tissu-tissu. Nous acquérons également un vaste ensemble de données d'expériences du monde réel pour les tests. Les ensembles de données de formation et de test ont été mis gratuitement à la disposition de la communauté.Nous utilisons également le même protocole pour résoudre le problème de mesure inverse de l'estimation de la courbure déformée d'une tige de Kirchhoff suspendue. Afin de faire une telle estimation sur des tiges physiques, nous utilisons un modèle d'apprentissage profond pour prédire visuellement un champ de courbure à partir d'une tige suspendue. Comme la création d'un ensemble de données à partir de tiges physiques (même si elles sont synthétiquement construites), qui couvre fidèlement une variété représentative de courbures déformées est insoluble, nous comptons sur la génération d'un tel ensemble de données à partir d'un simulateur vérifié. Notre travail montre une voie prometteuse pour l'utilisation de modèles d'apprentissage profond dans le cadre d'un pipeline de mesure d'inversion

Entropy Generation in MHD Radiative Flow of CNTs Casson Nanofluid in Rotating Channels with Heat Source/Sink

We presented the applications of entropy generation for SWCNTs and MWCNTs based on kerosene oil for Casson nanofluid flow by rotating channels. Kerosene oil has advanced thermal conductivity and exclusive features and has a lot of practical uses due to its unique behavior. That is why we have used kerosene oil as a based fluid. For the entropy generation second law of thermodynamics is applied and implemented for the nanofluid transport mechanism. In the presence of magnetic field, the effects of thermal radiations and heat source/sink on the temperature profiles are studied. The fluid flow is supposed in steady state. With the help of suitable similitude parameters, the leading equations have been transformed to a set of differential equations. The solution of the modeled problem has been carried out with the homotopic approach. The physical properties of carbon nanotubes are shown through tables. The effects of the imbedded physical parameters on the velocities, temperature, entropy generation rate, and Bejan number profiles are investigated and presented through graphs. Moreover, the impact of significant parameters on surface drag force and heat transfer rate is tabulated