論文の概要: Towards Long-Term predictions of Turbulence using Neural Operators

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.13517v1
• Date: Tue, 25 Jul 2023 14:09:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-26 16:45:04.208469
• Title: Towards Long-Term predictions of Turbulence using Neural Operators
• Title（参考訳）: ニューラル演算子を用いた乱流の長期予測に向けて
• Authors: Fernando Gonzalez, Fran\c{c}ois-Xavier Demoulin, Simon Bernard
• Abstract要約: 機械学習を用いて乱流シミュレーションのための低次/サロゲートモデルを開発することを目的としている。 異なるモデル構造が解析され、U-NET構造は標準FNOよりも精度と安定性が良い。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.8204255655161
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper explores Neural Operators to predict turbulent flows, focusing on the Fourier Neural Operator (FNO) model. It aims to develop reduced-order/surrogate models for turbulent flow simulations using Machine Learning. Different model configurations are analyzed, with U-NET structures (UNO and U-FNET) performing better than the standard FNO in accuracy and stability. U-FNET excels in predicting turbulence at higher Reynolds numbers. Regularization terms, like gradient and stability losses, are essential for stable and accurate predictions. The study emphasizes the need for improved metrics for deep learning models in fluid flow prediction. Further research should focus on models handling complex flows and practical benchmarking metrics.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,FNOモデルに着目し,乱流予測のためのニューラル演算子について検討する。 機械学習を用いた乱流シミュレーションのための低次・サーロゲートモデルの開発を目標としている。 U-NET構造(UNOとU-FNET)は、精度と安定性において標準FNOよりも優れている。 u-fnetは高レイノルズ数での乱流の予測に優れている。 勾配や安定性の損失のような正規化項は、安定かつ正確な予測に不可欠である。 この研究は、流体流予測におけるディープラーニングモデルのメトリクスの改善の必要性を強調している。 さらに研究は、複雑なフローと実用的なベンチマークメトリクスを扱うモデルに焦点を当てるべきである。

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