論文の概要: Uncertainty-aware Surrogate Models for Airfoil Flow Simulations with Denoising Diffusion Probabilistic Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.05320v4
• Date: Tue, 08 Oct 2024 09:40:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-10 14:25:45.760797
• Title: Uncertainty-aware Surrogate Models for Airfoil Flow Simulations with Denoising Diffusion Probabilistic Models
• Title（参考訳）: 拡散確率モデルによる翼流シミュレーションの不確実性を考慮したサロゲートモデル
• Authors: Qiang Liu, Nils Thuerey,
• Abstract要約: 本研究では,拡散確率モデル(DDPM)を用いて乱流シミュレーションのための不確実性を考慮した代理モデルの訓練を行う。 その結果、DDPMは解全体の分布を正確に把握し、その結果、シミュレーションの不確かさを正確に推定できることがわかった。 また,正規拡散モデルと比較して,新たな生成モデルであるフローマッチングの評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.178192913986344
• License:
• Abstract: Leveraging neural networks as surrogate models for turbulence simulation is a topic of growing interest. At the same time, embodying the inherent uncertainty of simulations in the predictions of surrogate models remains very challenging. The present study makes a first attempt to use denoising diffusion probabilistic models (DDPMs) to train an uncertainty-aware surrogate model for turbulence simulations. Due to its prevalence, the simulation of flows around airfoils with various shapes, Reynolds numbers, and angles of attack is chosen as the learning objective. Our results show that DDPMs can successfully capture the whole distribution of solutions and, as a consequence, accurately estimate the uncertainty of the simulations. The performance of DDPMs is also compared with varying baselines in the form of Bayesian neural networks and heteroscedastic models. Experiments demonstrate that DDPMs outperform the other methods regarding a variety of accuracy metrics. Besides, it offers the advantage of providing access to the complete distributions of uncertainties rather than providing a set of parameters. As such, it can yield realistic and detailed samples from the distribution of solutions. We also evaluate an emerging generative modeling variant, flow matching, in comparison to regular diffusion models. The results demonstrate that flow matching addresses the problem of slow sampling speed typically associated with diffusion models. As such, it offers a promising new paradigm for uncertainty quantification with generative models.
• Abstract（参考訳）: 乱流シミュレーションの代理モデルとしてニューラルネットワークを活用することは、関心が高まるトピックである。 同時に、代理モデルの予測にシミュレーションの本質的な不確かさを具現化することは非常に困難である。 本研究は,拡散確率モデル(DDPM)を用いて乱流シミュレーションのための不確実性を考慮した代理モデルを訓練する試みである。 その頻度から, 様々な形状の翼まわりの流れ, レイノルズ数, 攻撃角度のシミュレーションが学習目的として選択される。 その結果,DDPMは解全体の分布を正確に把握でき,その結果,シミュレーションの不確かさを正確に推定できることがわかった。 DDPMの性能は、ベイズニューラルネットワークとヘテロスセダティックモデルという形で、様々なベースラインと比較される。 実験により、DDPMは様々な精度の指標に関して他の手法よりも優れていることが示された。 さらに、パラメータセットを提供するのではなく、不確実性の完全な分布へのアクセスを提供するという利点もある。 そのため、溶液の分布から現実的で詳細なサンプルが得られる。 また,正規拡散モデルと比較して,新たな生成モデルであるフローマッチングの評価を行った。 その結果,拡散モデルに典型的に関連するサンプリング速度の遅い問題に,フローマッチングが対処できることが示唆された。 そのため、生成モデルによる不確実性定量化のための有望な新しいパラダイムを提供する。

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