論文の概要: Multiscale Graph Neural Network Autoencoders for Interpretable Scientific Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.06186v1
• Date: Mon, 13 Feb 2023 08:47:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-14 16:15:34.984546
• Title: Multiscale Graph Neural Network Autoencoders for Interpretable Scientific Machine Learning
• Title（参考訳）: 解釈可能な科学機械学習のためのマルチスケールグラフニューラルネットワークオートエンコーダ
• Authors: Shivam Barwey, Varun Shankar, Romit Maulik
• Abstract要約: この研究の目的は、オートエンコーダベースのモデルにおいて、潜在空間解釈可能性と非構造化メッシュとの互換性という2つの制限に対処することである。 これは、複雑な流体流れのアプリケーションのデモを含む、新しいグラフニューラルネットワーク(GNN)自動エンコーディングアーキテクチャの開発によって達成される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The goal of this work is to address two limitations in autoencoder-based models: latent space interpretability and compatibility with unstructured meshes. This is accomplished here with the development of a novel graph neural network (GNN) autoencoding architecture with demonstrations on complex fluid flow applications. To address the first goal of interpretability, the GNN autoencoder achieves reduction in the number nodes in the encoding stage through an adaptive graph reduction procedure. This reduction procedure essentially amounts to flowfield-conditioned node sampling and sensor identification, and produces interpretable latent graph representations tailored to the flowfield reconstruction task in the form of so-called masked fields. These masked fields allow the user to (a) visualize where in physical space a given latent graph is active, and (b) interpret the time-evolution of the latent graph connectivity in accordance with the time-evolution of unsteady flow features (e.g. recirculation zones, shear layers) in the domain. To address the goal of unstructured mesh compatibility, the autoencoding architecture utilizes a series of multi-scale message passing (MMP) layers, each of which models information exchange among node neighborhoods at various lengthscales. The MMP layer, which augments standard single-scale message passing with learnable coarsening operations, allows the decoder to more efficiently reconstruct the flowfield from the identified regions in the masked fields. Analysis of latent graphs produced by the autoencoder for various model settings are conducted using using unstructured snapshot data sourced from large-eddy simulations in a backward-facing step (BFS) flow configuration with an OpenFOAM-based flow solver at high Reynolds numbers.
• Abstract（参考訳）: この研究の目的は、オートエンコーダベースのモデルの2つの制限、潜在空間解釈可能性と非構造化メッシュとの互換性に対処することである。 これは、複雑な流体流れのアプリケーションのデモを含む、新しいグラフニューラルネットワーク(GNN)自動エンコーディングアーキテクチャの開発によって達成される。 解釈可能性の第1の目標に対処するため、gnnオートエンコーダは適応グラフ削減手順により符号化ステージにおける数ノードの削減を実現する。 この削減手法は基本的に、フローフィールド条件付きノードサンプリングとセンサ識別に相当し、フローフィールド再構成タスクに適した解釈可能な潜在グラフ表現を、いわゆるマスクフィールドの形で生成する。 これらのマスクされたフィールドは (a)ある潜在グラフが活発な物理空間のどこにあるかを視覚化し、 b) 領域内の非定常流れの特徴(再循環ゾーン、せん断層など)の時間的変化に応じて、潜在グラフ接続の時間的変化を解釈する。 非構造化メッシュ互換性の目標に対処するために、オートエンコーディングアーキテクチャは、様々な長さスケールでノード近傍間で情報交換をモデル化する一連のマルチスケールメッセージパッシング(MMP)層を利用する。 学習可能な粗い操作で標準の単一スケールメッセージパッシングを拡張するMMP層は、デコーダにより、マスクされたフィールド内の特定領域からのフローフィールドをより効率的に再構築することができる。 高レイノルズ数でのOpenFOAMフローソルバを用いた逆向きステップ(BFS)フロー構成において,大規模シミュレーションから得られた非構造化スナップショットデータを用いて,種々のモデル設定のためのオートエンコーダによって生成された潜時グラフの解析を行った。

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