COSMOS: A Data-Driven Probabilistic Time Series simulator for Chemical Plumes across Spatial Scales

要約

自動化された環境監視アプリケーションのための堅牢な臭気ナビゲーション戦略の開発には、大きな空間スケールを横切って移動するエージェントの臭気時系列の現実的なシミュレーションが必要です。
計算流体ダイナミクス（CFD）メソッドに依存する従来のアプローチは、臭気プルームの時空間的ダイナミクスをキャプチャできますが、計算費用のために大規模なシミュレーションでは非現実的です。
一方、パフベースのシミュレーションは、大規模なスケールに対して計算的に扱いやすく、プルームの確率的性質を捉えることができますが、自然主義的な臭気統計を再現できません。
ここでは、実際のデータセットの空間的および時間的特徴から現実的な匂いの時系列を合成するデータ駆動型の確率的フレームワークであるCOSMOS（スケーラブルなスペースを介して構成可能な臭気シミュレーションモデル）を提示します。
COSMOSは、実際のデータで観察されたように、WHIFF頻度、持続時間、濃度などの主要な統計的特徴の同様の分布を生成し、計算オーバーヘッドを劇的に削減します。
さまざまなフローレジームとスケールにわたって重要な統計的特性を再現することにより、COSMOは、自然主義的な臭気経験を備えたエージェントベースのナビゲーション戦略の開発と評価を可能にします。
その有用性を実証するために、CFD生成されたプルームとCOSMOSシミュレーションにさらされた臭気追跡剤を比較し、臭気の経験と結果として生じる行動の両方が非常に類似していることを示しています。

要約(オリジナル)

The development of robust odor navigation strategies for automated environmental monitoring applications requires realistic simulations of odor time series for agents moving across large spatial scales. Traditional approaches that rely on computational fluid dynamics (CFD) methods can capture the spatiotemporal dynamics of odor plumes, but are impractical for large-scale simulations due to their computational expense. On the other hand, puff-based simulations, although computationally tractable for large scales and capable of capturing the stochastic nature of plumes, fail to reproduce naturalistic odor statistics. Here, we present COSMOS (Configurable Odor Simulation Model over Scalable Spaces), a data-driven probabilistic framework that synthesizes realistic odor time series from spatial and temporal features of real datasets. COSMOS generates similar distributions of key statistical features such as whiff frequency, duration, and concentration as observed in real data, while dramatically reducing computational overhead. By reproducing critical statistical properties across a variety of flow regimes and scales, COSMOS enables the development and evaluation of agent-based navigation strategies with naturalistic odor experiences. To demonstrate its utility, we compare odor-tracking agents exposed to CFD-generated plumes versus COSMOS simulations, showing that both their odor experiences and resulting behaviors are quite similar.

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