論文の概要: A Physics-Informed Vector Quantized Autoencoder for Data Compression of
Turbulent Flow
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.03617v2
- Date: Wed, 12 Jan 2022 02:09:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-01-13 12:21:52.566164
- Title: A Physics-Informed Vector Quantized Autoencoder for Data Compression of
Turbulent Flow
- Title（参考訳）: 乱流データ圧縮のための物理式ベクトル量子化オートエンコーダ
- Authors: Mohammadreza Momenifar, Enmao Diao, Vahid Tarokh, Andrew D. Bragg
- Abstract要約: 本研究では,ベクトル量子化に基づく物理インフォームドディープラーニング手法を適用し,乱流から低次元のデータ表現を生成する。
モデルの精度は、統計的・比較的類似度と物理的類似度を用いて評価される。
我々のモデルは、平均二乗誤差(MSE)が$O(10-3)$のCR$=85$と、非常に小さなスケールを除いて流れの統計を忠実に再現する予測を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.992515947961593
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Analyzing large-scale data from simulations of turbulent flows is memory
intensive, requiring significant resources. This major challenge highlights the
need for data compression techniques. In this study, we apply a
physics-informed Deep Learning technique based on vector quantization to
generate a discrete, low-dimensional representation of data from simulations of
three-dimensional turbulent flows. The deep learning framework is composed of
convolutional layers and incorporates physical constraints on the flow, such as
preserving incompressibility and global statistical characteristics of the
velocity gradients. The accuracy of the model is assessed using statistical,
comparison-based similarity and physics-based metrics. The training data set is
produced from Direct Numerical Simulation of an incompressible, statistically
stationary, isotropic turbulent flow. The performance of this lossy data
compression scheme is evaluated not only with unseen data from the stationary,
isotropic turbulent flow, but also with data from decaying isotropic
turbulence, and a Taylor-Green vortex flow. Defining the compression ratio (CR)
as the ratio of original data size to the compressed one, the results show that
our model based on vector quantization can offer CR $=85$ with a mean square
error (MSE) of $O(10^{-3})$, and predictions that faithfully reproduce the
statistics of the flow, except at the very smallest scales where there is some
loss. Compared to the recent study based on a conventional autoencoder where
compression is performed in a continuous space, our model improves the CR by
more than $30$ percent, and reduces the MSE by an order of magnitude. Our
compression model is an attractive solution for situations where fast, high
quality and low-overhead encoding and decoding of large data are required.
- Abstract（参考訳）: 乱流のシミュレーションによる大規模データの解析は、メモリ集約的であり、かなりのリソースを必要とする。
この大きな課題は、データ圧縮技術の必要性を強調している。
本研究では,ベクトル量子化に基づく物理インフォームド深層学習手法を適用し,3次元乱流のシミュレーションからデータの離散的,低次元表現を生成する。
ディープラーニングフレームワークは畳み込み層で構成されており、非圧縮性の保持や速度勾配のグローバル統計特性など、フローに対する物理的制約を取り入れている。
モデルの精度は、統計的・比較的類似度と物理的類似度を用いて評価される。
トレーニングデータセットは、非圧縮性、統計的に定常な等方性乱流の直接数値シミュレーションから生成される。
この損失データ圧縮方式の性能は, 定常, 等方性乱流の非検出データのみならず, 減衰する等方性乱流のデータ, テイラー-グリーン渦流によって評価される。
圧縮率 (CR) を圧縮データサイズと圧縮データサイズとの比として定義すると, ベクトル量子化に基づくモデルでは, 平均二乗誤差 (MSE) が$O(10^{-3})$で CR $=85$ となり, 流れの統計を忠実に再現する予測が可能となる。
圧縮を連続的に行う従来のオートエンコーダに基づく最近の研究と比較して,本モデルはcrを30ドル以上改善し,mseを1桁削減する。
当社の圧縮モデルは,高速で高品質,低オーバヘッドエンコーディングと大規模データのデコードが必要な状況において,魅力的なソリューションです。
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