Fugu-MT 論文翻訳(概要): MAgNET: A Graph U-Net Architecture for Mesh-Based Simulations

論文の概要: MAgNET: A Graph U-Net Architecture for Mesh-Based Simulations

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.00713v2
Date: Thu, 30 Mar 2023 13:56:35 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-03-31 17:51:19.662580
Title: MAgNET: A Graph U-Net Architecture for Mesh-Based Simulations
Title（参考訳）: MAgNET:メッシュベースのシミュレーションのためのグラフU-Netアーキテクチャ
Authors: Saurabh Deshpande, St\'ephane P.A. Bordas, Jakub Lengiewicz
Abstract要約: この研究は、任意の構造の大規模データ(グラフデータ)を扱うために設計された新しい幾何学的深層学習フレームワークMagNETを紹介する。 MAg層は、グラフプーリング/アンプール操作によってインターリーブされ、堅牢で任意の複雑なメッシュを処理することができるグラフU-Netアーキテクチャを形成する。いくつかの非線形有限要素シミュレーションのためのMAgNETの予測能力を実証し、将来の研究を促進するためのオープンソースデータセットとコードを提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1093197168536761
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In many cutting-edge applications, high-fidelity computational models prove too slow to be practical and are thus replaced by much faster surrogate models. Recently, deep learning techniques have become increasingly important in accelerating such predictions. However, they tend to falter when faced with larger and more complex problems. Therefore, this work introduces MAgNET: Multi-channel Aggregation Network, a novel geometric deep learning framework designed to operate on large-dimensional data of arbitrary structure (graph data). MAgNET is built upon the MAg (Multichannel Aggregation) operation, which generalizes the concept of multi-channel local operations in convolutional neural networks to arbitrary non-grid inputs. The MAg layers are interleaved with the proposed novel graph pooling/unpooling operations to form a graph U-Net architecture that is robust and can handle arbitrary complex meshes, efficiently performing supervised learning on large-dimensional graph-structured data. We demonstrate the predictive capabilities of MAgNET for several non-linear finite element simulations and provide open-source datasets and codes to facilitate future research.
Abstract（参考訳）: 多くの最先端アプリケーションでは、高忠実度計算モデルは実用には遅すぎることが証明され、より高速な代理モデルに置き換えられる。近年,このような予測を加速する上で,ディープラーニング技術の重要性が高まっている。しかし、より大きく複雑な問題に直面した場合には、混乱する傾向がある。そこで本研究では,任意の構造(グラフデータ)の大次元データを扱うための新しい幾何学的深層学習フレームワークであるmagnet: multi-channel aggregation networkを提案する。 MAgNETは、畳み込みニューラルネットワークにおけるマルチチャネル局所演算の概念を任意の非グリッド入力に一般化する、MAg(Multi channel Aggregation)演算に基づいている。 MAg層は提案したグラフプーリング/アンプール操作とインターリーブされ、堅牢で任意の複雑なメッシュを扱えるグラフU-Netアーキテクチャを形成し、大規模グラフ構造化データに対する教師あり学習を効率的に行う。いくつかの非線形有限要素シミュレーションのためのMAgNETの予測能力を実証し、将来の研究を促進するためのオープンソースデータセットとコードを提供する。

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