論文の概要: Graph convolutional network as a fast statistical emulator for numerical ice sheet modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.05291v2
• Date: Wed, 20 Nov 2024 19:46:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-22 15:15:39.563292
• Title: Graph convolutional network as a fast statistical emulator for numerical ice sheet modeling
• Title（参考訳）: 数値氷床モデリングのための高速統計エミュレータとしてのグラフ畳み込みネットワーク
• Authors: Maryam Rahnemoonfar, Younghyun Koo,
• Abstract要約: 我々は、氷床および海面システムモデル(ISSM)の適応メッシュ構造を複製するために、グラフ畳み込みネットワーク(GCN)を用いる。 南極のパインアイランド氷河(PIG)の過渡シミュレーションに適用すると、GCNは約0.997の相関係数で氷の厚さと速度を再現することに成功した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: The Ice-sheet and Sea-level System Model (ISSM) provides numerical solutions for ice sheet dynamics using finite element and fine mesh adaption. However, considering ISSM is compatible only with central processing units (CPUs), it has limitations in economizing computational time to explore the linkage between climate forcings and ice dynamics. Although several deep learning emulators using graphic processing units (GPUs) have been proposed to accelerate ice sheet modeling, most of them rely on convolutional neural networks (CNNs) designed for regular grids. Since they are not appropriate for the irregular meshes of ISSM, we use a graph convolutional network (GCN) to replicate the adapted mesh structures of the ISSM. When applied to transient simulations of the Pine Island Glacier (PIG), Antarctica, the GCN successfully reproduces ice thickness and velocity with a correlation coefficient of approximately 0.997, outperforming non-graph models, including fully convolutional network (FCN) and multi-layer perceptron (MLP). Compared to the fixed-resolution approach of the FCN, the flexible-resolution structure of the GCN accurately captures detailed ice dynamics in fast-ice regions. By leveraging 60-100 times faster computational time of the GPU-based GCN emulator, we efficiently examine the impacts of basal melting rates on the ice sheet dynamics in the PIG.
• Abstract（参考訳）: 氷床・海水準系モデル (ISSM) は有限要素および微細メッシュ適応を用いた氷床力学の数値解を提供する。 しかし、ISSMは中央処理ユニット(CPU)にのみ対応していることを考えると、気候強制と氷力学の結びつきを探索するために計算時間を節約できる限界がある。 グラフ処理ユニット(GPU)を用いたいくつかのディープラーニングエミュレータが氷床モデリングを加速するために提案されているが、その多くは通常のグリッド用に設計された畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に依存している。 これらはISSMの不規則メッシュには適さないため、ISSMの適応メッシュ構造を再現するためにグラフ畳み込みネットワーク(GCN)を用いる。 南極のパインアイランド氷河(PIG)の過渡的なシミュレーションに適用すると、GCNは氷厚と速度を約0.997の相関係数で再現し、完全な畳み込みネットワーク(FCN)や多層パーセプトロン(MLP)を含む非グラフモデルより優れている。 FCNの固定分解能アプローチと比較して、GCNのフレキシブル分解能構造は、高速氷の領域における詳細な氷のダイナミクスを正確に捉えている。 我々はGPUベースのGCNエミュレータの60～100倍高速な計算時間を利用して,PIGの氷床力学に対する基底融解速度の影響を効率的に検討する。

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