Fugu-MT 論文翻訳(概要): Boundary Graph Neural Networks for 3D Simulations

論文の概要: Boundary Graph Neural Networks for 3D Simulations

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.11299v7
Date: Thu, 20 Apr 2023 17:55:47 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-04-21 18:06:09.236143
Title: Boundary Graph Neural Networks for 3D Simulations
Title（参考訳）: 3次元シミュレーションのための境界グラフニューラルネットワーク
Authors: Andreas Mayr, Sebastian Lehner, Arno Mayrhofer, Christoph Kloss, Sepp Hochreiter, Johannes Brandstetter
Abstract要約: バウンダリグラフニューラルネットワーク(BGNN)は、ホッパー、回転ドラム、ミキサーの複雑な3次元粒状フロープロセスで試験される。 BGNNは、何十万ものシミュレーションタイムステップに対して、シミュレーションの不確実性の中で3Dグラニュラーフローを正確に再現することができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.041255257177852
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The abundance of data has given machine learning considerable momentum in natural sciences and engineering, though modeling of physical processes is often difficult. A particularly tough problem is the efficient representation of geometric boundaries. Triangularized geometric boundaries are well understood and ubiquitous in engineering applications. However, it is notoriously difficult to integrate them into machine learning approaches due to their heterogeneity with respect to size and orientation. In this work, we introduce an effective theory to model particle-boundary interactions, which leads to our new Boundary Graph Neural Networks (BGNNs) that dynamically modify graph structures to obey boundary conditions. The new BGNNs are tested on complex 3D granular flow processes of hoppers, rotating drums and mixers, which are all standard components of modern industrial machinery but still have complicated geometry. BGNNs are evaluated in terms of computational efficiency as well as prediction accuracy of particle flows and mixing entropies. BGNNs are able to accurately reproduce 3D granular flows within simulation uncertainties over hundreds of thousands of simulation timesteps. Most notably, in our experiments, particles stay within the geometric objects without using handcrafted conditions or restrictions.
Abstract（参考訳）: データの豊富さは、自然科学や工学において機械学習にかなりの勢いを与えてきたが、物理過程のモデリングはしばしば困難である。特に難しい問題は、幾何学的境界の効率的な表現である。三角形化された幾何学的境界は、工学的応用においてよく理解されユビキタスである。しかし、サイズや方向に関する不均一性のため、これらを機械学習アプローチに統合することは極めて難しい。本研究では,粒子-境界相互作用のモデル化に有効な理論を導入し,境界条件に従うためにグラフ構造を動的に修正する新しい境界グラフニューラルネットワーク(bgnns)を提案する。新しいBGNNは、ホッパー、回転ドラム、ミキサーの複雑な3D粒状フロープロセスでテストされている。 BGNNは計算効率や粒子流の予測精度、混合エントロピーの観点から評価される。 bgnnは、数十万のシミュレーション時間ステップのシミュレーション不確実性の中で、正確に3dの粒状フローを再現することができる。特に、我々の実験では、粒子は手作りの条件や制約を使わずに幾何学的な物体の中に留まっている。

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