Simulation-based inference

 Simulation-Based Inference (SBI) là gì?

Simulation-Based Inference (SBI) (còn gọi là likelihood-free inference) là tập hợp các phương pháp ước lượng tham số và kiểm định mô hình thống kê khi hàm likelihood phức tạp hoặc không thể tính trực tiếp. Khi đó ta có thể mô phỏng dữ liệu từ mô hình giả định với các giá trị tham số cho trước. Ý tưởng là thay vì viết công thức chính xác cho likelihood, ta so sánh dữ liệu quan sát với dữ liệu mô phỏng, rồi rút ra kết luận về tham số.

(Nguồn: https://www.semanticscholar.org/paper/All-in-one-simulation-based-inference-Gloeckler-Deistler )

Các kỹ thuật phổ biến trong SBI

• Approximate Bayesian Computation (ABC)

So khớp dữ liệu quan sát và mô phỏng qua thống kê tóm tắt (summary statistics) và giữ lại những tham số tạo ra dữ liệu “gần giống” dữ liệu quan sát.

• Synthetic Likelihood

Ước lượng phân phối của thống kê tóm tắt bằng giả định Gaussian, rồi dùng làm “likelihood xấp xỉ”.

• Neural Simulation-Based Inference (hiện đại)

Dùng mô hình học sâu (neural density estimators như normalizing flows, variational autoencoders) để học trực tiếp phân phối hậu nghiệm từ dữ liệu mô phỏng.

(Nguồn: https://ars.els-cdn.com/content/image/1-s2.0-S0959440X25000065-ga1_lrg.jpg)

 

Các khả năng ứng dụng

• Sinh học & di truyền học, ví dụ: mô hình tiến hóa, chọn lọc tự nhiên, dịch bệnh.

• Khoa học xã hội & kinh tế, ví dụ mô hình agent-based để mô phỏng hành vi thị trường.

• Vật lý thiên văn, ví dụ: mô phỏng vũ trụ, sự hình thành thiên hà.

• Tài chính, ví dụ: mô phỏng rủi ro thị trường với mô hình phi tuyến khó tính likelihood.

Tài liệu tham khảo

• https://simulation-based-inference.org/
• https://arxiv.org/abs/2508.12939
• https://transferlab.ai/series/simulation-based-inference/
• https://openreview.net/forum?id=uClUUJk05H
• https://astroautomata.com/blog/simulation-based-inference/