論文の概要: Magnetohydrodynamics with Physics Informed Neural Operators
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.08332v2
- Date: Fri, 7 Jul 2023 18:04:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-11 22:14:33.046890
- Title: Magnetohydrodynamics with Physics Informed Neural Operators
- Title（参考訳）: 物理インフォームドニューラル演算子を用いた磁気流体力学
- Authors: Shawn G. Rosofsky and E. A. Huerta
- Abstract要約: 本稿では,AIを用いて複雑なシステムのモデリングを,計算コストのごく一部で高速化する方法について検討する。
本稿では,2次元非圧縮性磁気流体力学シミュレーションのモデル化のための物理情報演算子の最初の応用について述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.588973722689844
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The modeling of multi-scale and multi-physics complex systems typically
involves the use of scientific software that can optimally leverage extreme
scale computing. Despite major developments in recent years, these simulations
continue to be computationally intensive and time consuming. Here we explore
the use of AI to accelerate the modeling of complex systems at a fraction of
the computational cost of classical methods, and present the first application
of physics informed neural operators to model 2D incompressible
magnetohydrodynamics simulations. Our AI models incorporate tensor Fourier
neural operators as their backbone, which we implemented with the TensorLY
package. Our results indicate that physics informed neural operators can
accurately capture the physics of magnetohydrodynamics simulations that
describe laminar flows with Reynolds numbers $Re\leq250$. We also explore the
applicability of our AI surrogates for turbulent flows, and discuss a variety
of methodologies that may be incorporated in future work to create AI models
that provide a computationally efficient and high fidelity description of
magnetohydrodynamics simulations for a broad range of Reynolds numbers. The
scientific software developed in this project is released with this manuscript.
- Abstract（参考訳）: マルチスケールおよびマルチ物理複合システムのモデリングは通常、極端なスケールコンピューティングを最適に活用できる科学ソフトウェアを使用する。
近年の大きな発展にもかかわらず、これらのシミュレーションは計算集約的で時間がかかり続けている。
ここでは,古典的手法の計算コストのごく一部で複雑なシステムのモデリングを加速するaiの利用を探求し,2次元非圧縮性磁気流体力学シミュレーションに対する物理学的インフォームド・ニューラル・オペレーターの最初の応用について述べる。
我々のAIモデルは、テンソルフーリエニューラル演算子をバックボーンとして組み込み、TensorLYパッケージで実装した。
この結果から,レイノルズ数$Re\leq250$でラミナール流を記述する磁気流体力学シミュレーションの物理を正確に捉えることが可能であることが示唆された。
また、乱流に対するaiサロゲートの適用可能性についても検討し、幅広いレイノルズ数に対する磁気流体力学シミュレーションの計算効率と高忠実性を提供するaiモデルを作成するために、将来の研究に取り入れられる様々な手法について論じる。
このプロジェクトで開発された科学ソフトウェアは、この原稿とともにリリースされている。
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