論文の概要: Universal Physics Transformers: A Framework For Efficiently Scaling Neural Operators

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.12365v4
• Date: Thu, 10 Oct 2024 07:48:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-11 10:39:03.363233
• Title: Universal Physics Transformers: A Framework For Efficiently Scaling Neural Operators
• Title（参考訳）: Universal Physics Transformers: ニューラルネットワークを効率的にスケールするためのフレームワーク
• Authors: Benedikt Alkin, Andreas Fürst, Simon Schmid, Lukas Gruber, Markus Holzleitner, Johannes Brandstetter,
• Abstract要約: ユニバーサル物理変換器(Universal Physics Transformer、UPT)は、幅広い問題に対して効率的かつ統一的な学習パラダイムである。 UPTはグリッドやパーティクルベースの潜在メッシュを使わずに動作し、構造や粒子間の柔軟性を実現する。 メッシュ型流体シミュレーションおよび定常レイノルズ平均Navier-StokesシミュレーションにおけるUTTの適用性と有効性を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.165876595927452
• License:
• Abstract: Neural operators, serving as physics surrogate models, have recently gained increased interest. With ever increasing problem complexity, the natural question arises: what is an efficient way to scale neural operators to larger and more complex simulations - most importantly by taking into account different types of simulation datasets. This is of special interest since, akin to their numerical counterparts, different techniques are used across applications, even if the underlying dynamics of the systems are similar. Whereas the flexibility of transformers has enabled unified architectures across domains, neural operators mostly follow a problem specific design, where GNNs are commonly used for Lagrangian simulations and grid-based models predominate Eulerian simulations. We introduce Universal Physics Transformers (UPTs), an efficient and unified learning paradigm for a wide range of spatio-temporal problems. UPTs operate without grid- or particle-based latent structures, enabling flexibility and scalability across meshes and particles. UPTs efficiently propagate dynamics in the latent space, emphasized by inverse encoding and decoding techniques. Finally, UPTs allow for queries of the latent space representation at any point in space-time. We demonstrate diverse applicability and efficacy of UPTs in mesh-based fluid simulations, and steady-state Reynolds averaged Navier-Stokes simulations, and Lagrangian-based dynamics.
• Abstract（参考訳）: 物理代理モデルとして機能するニューラル作用素は、最近、関心が高まっている。 ニューラルネットワークを大規模で複雑なシミュレーションにスケールするための効率的な方法は何か – 最も重要なのは,さまざまなタイプのシミュレーションデータセットを考慮することだ。 たとえシステムの基盤となるダイナミクスが似ているとしても、アプリケーション間で異なるテクニックが使用されているため、これは特に興味深い。 トランスフォーマーの柔軟性はドメイン間の統一アーキテクチャを有効にしているが、ニューラル演算子は主に問題固有の設計に従う。 本稿では,幅広い時空間問題に対する効率的かつ統一的な学習パラダイムであるUniversal Physics Transformers(UPTs)を紹介する。 UPTはグリッドやパーティクルベースの潜在構造を使わずに動作し、メッシュやパーティクル間の柔軟性とスケーラビリティを実現する。 UPTは、逆符号化と復号化技術によって強調される潜在空間のダイナミクスを効率的に伝播する。 最後に、UTTは時空の任意の時点における潜在空間表現のクエリを可能にする。 メッシュ型流体シミュレーション, 定常レイノルズシミュレーション, ナヴィエ・ストークスシミュレーション, ラグランジアン動力学におけるUTTの多種多様な適用性と有効性を示す。

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