論文の概要: PDEBENCH: An Extensive Benchmark for Scientific Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.07182v7
• Date: Mon, 26 Aug 2024 13:43:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-28 01:37:08.528878
• Title: PDEBENCH: An Extensive Benchmark for Scientific Machine Learning
• Title（参考訳）: PDEBENCH:科学機械学習のベンチマーク
• Authors: Makoto Takamoto, Timothy Praditia, Raphael Leiteritz, Dan MacKinlay, Francesco Alesiani, Dirk Pflüger, Mathias Niepert,
• Abstract要約: 部分微分方程式(PDE)に基づく時間依存シミュレーションタスクのベンチマークスイートであるPDEBenchを紹介する。 PDEBenchは、コードとデータの両方で構成され、古典的な数値シミュレーションと機械学習ベースラインの両方に対して、新しい機械学習モデルのパフォーマンスをベンチマークする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.036987098901644
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Machine learning-based modeling of physical systems has experienced increased interest in recent years. Despite some impressive progress, there is still a lack of benchmarks for Scientific ML that are easy to use but still challenging and representative of a wide range of problems. We introduce PDEBench, a benchmark suite of time-dependent simulation tasks based on Partial Differential Equations (PDEs). PDEBench comprises both code and data to benchmark the performance of novel machine learning models against both classical numerical simulations and machine learning baselines. Our proposed set of benchmark problems contribute the following unique features: (1) A much wider range of PDEs compared to existing benchmarks, ranging from relatively common examples to more realistic and difficult problems; (2) much larger ready-to-use datasets compared to prior work, comprising multiple simulation runs across a larger number of initial and boundary conditions and PDE parameters; (3) more extensible source codes with user-friendly APIs for data generation and baseline results with popular machine learning models (FNO, U-Net, PINN, Gradient-Based Inverse Method). PDEBench allows researchers to extend the benchmark freely for their own purposes using a standardized API and to compare the performance of new models to existing baseline methods. We also propose new evaluation metrics with the aim to provide a more holistic understanding of learning methods in the context of Scientific ML. With those metrics we identify tasks which are challenging for recent ML methods and propose these tasks as future challenges for the community. The code is available at https://github.com/pdebench/PDEBench.
• Abstract（参考訳）: 近年,物理システムの機械学習に基づくモデリングへの関心が高まっている。 目覚ましい進歩があったが、Scientific MLのベンチマークは依然として不足している。 本稿では,部分微分方程式(PDE)に基づく時間依存シミュレーションタスクのベンチマークスイートであるPDEBenchを紹介する。 PDEBenchは、コードとデータの両方で構成され、古典的な数値シミュレーションと機械学習ベースラインの両方に対して、新しい機械学習モデルのパフォーマンスをベンチマークする。 提案するベンチマークの集合は,(1)比較的一般的な例から,より現実的で困難な問題まで,既存のベンチマークよりもはるかに広い範囲のPDE,(2)多くの初期および境界条件とPDEパラメータをまたいだ複数のシミュレーションを含む,より大規模なデータセット,(3)一般的な機械学習モデル(FNO, U-Net, PINN, Gradient-Based Inverse Method)を用いたユーザフレンドリなAPIを備えた,より拡張可能なソースコード,といった特徴に寄与する。 PDEBenchは、標準化されたAPIを使用してベンチマークを自由に拡張し、新しいモデルのパフォーマンスを既存のベースラインメソッドと比較することを可能にする。 また,Scientific MLの文脈における学習方法のより総合的な理解を目的とした,新たな評価指標を提案する。 これらのメトリクスを使って、最近のMLメソッドで難しいタスクを特定し、これらのタスクをコミュニティの将来的な課題として提案します。 コードはhttps://github.com/pdebench/PDEBench.comで入手できる。

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