論文の概要: Accelerating Phase Field Simulations Through a Hybrid Adaptive Fourier Neural Operator with U-Net Backbone

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.17119v2
• Date: Mon, 8 Jul 2024 17:23:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-10 01:00:13.573196
• Title: Accelerating Phase Field Simulations Through a Hybrid Adaptive Fourier Neural Operator with U-Net Backbone
• Title（参考訳）: U-Netバックボーンを用いたハイブリッド適応フーリエニューラル演算子による位相場シミュレーション
• Authors: Christophe Bonneville, Nathan Bieberdorf, Arun Hegde, Mark Asta, Habib N. Najm, Laurent Capolungo, Cosmin Safta,
• Abstract要約: ニューラル演算子学習の最近の進歩にインスパイアされた機械学習(ML)モデルであるU-AFNO(Adaptive Fourier Neural Operators)を提案する。 U-AFNOを使って、現在の時間ステップでフィールドを後の時間ステップにマッピングするダイナミクスを学習します。 高忠実度数値解法と同等の精度で重要なミクロ構造統計とQoIを再現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7329200485567827
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Prolonged contact between a corrosive liquid and metal alloys can cause progressive dealloying. For such liquid-metal dealloying (LMD) process, phase field models have been developed. However, the governing equations often involve coupled non-linear partial differential equations (PDE), which are challenging to solve numerically. In particular, stiffness in the PDEs requires an extremely small time steps (e.g. $10^{-12}$ or smaller). This computational bottleneck is especially problematic when running LMD simulation until a late time horizon is required. This motivates the development of surrogate models capable of leaping forward in time, by skipping several consecutive time steps at-once. In this paper, we propose U-Shaped Adaptive Fourier Neural Operators (U-AFNO), a machine learning (ML) model inspired by recent advances in neural operator learning. U-AFNO employs U-Nets for extracting and reconstructing local features within the physical fields, and passes the latent space through a vision transformer (ViT) implemented in the Fourier space (AFNO). We use U-AFNOs to learn the dynamics mapping the field at a current time step into a later time step. We also identify global quantities of interest (QoI) describing the corrosion process (e.g. the deformation of the liquid-metal interface) and show that our proposed U-AFNO model is able to accurately predict the field dynamics, in-spite of the chaotic nature of LMD. Our model reproduces the key micro-structure statistics and QoIs with a level of accuracy on-par with the high-fidelity numerical solver. We also investigate the opportunity of using hybrid simulations, in which we alternate forward leap in time using the U-AFNO with high-fidelity time stepping. We demonstrate that while advantageous for some surrogate model design choices, our proposed U-AFNO model in fully auto-regressive settings consistently outperforms hybrid schemes.
• Abstract（参考訳）: 腐食性液体と金属合金の接触が長引くと、進行性の縮退を引き起こすことがある。 このような液体金属処理(LMD)プロセスでは、相場モデルが開発されている。 しかしながら、支配方程式は、数値的に解くのが難しい結合非線形偏微分方程式(PDE)を含むことが多い。 特に、PDEの剛性は極端に小さな時間ステップを必要とする(例:10^{-12}$かそれ以下)。 この計算ボトルネックは、後期の地平線が必要とされるまでMDシミュレーションを実行する際に特に問題となる。 このことは、数回の連続的なタイムステップを1度にスキップすることで、時間内に前進可能なサロゲートモデルの開発を動機付けている。 本稿では,機械学習(ML)モデルであるU-AFNO(Adaptive Fourier Neural Operators)を提案する。 U-AFNOは物理領域内の局所的な特徴の抽出と再構成にU-Netを使用し、Fourier空間(AFNO)に実装された視覚変換器(ViT)を介して潜伏空間を通過させる。 U-AFNOを使って、現在の時間ステップでフィールドを後の時間ステップにマッピングするダイナミクスを学習します。 また, 腐食過程 (例えば液-金属界面の変形) を記述した大域的関心量 (QoI) を同定し, 提案したU-AFNOモデルにより, LMDのカオス特性を正確に予測できることを示す。 本モデルでは, 高忠実度数値解法と同等の精度で, 重要なミクロ構造統計とQoIを再現する。 また,U-AFNOと高忠実度時間ステップを用いたハイブリッドシミュレーションの機会についても検討した。 提案したU-AFNOモデルは完全に自己回帰的な設定で、ハイブリッドスキームを一貫して上回る性能を示した。

関連論文リスト

• Trajectory Flow Matching with Applications to Clinical Time Series Modeling [77.58277281319253]
  Trajectory Flow Matching (TFM) は、シミュレーションのない方法でニューラルSDEを訓練し、ダイナミックスを通してバックプロパゲーションをバイパスする。 絶対的性能と不確実性予測の観点から,3つの臨床時系列データセットの性能向上を実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-28T15:54:50Z)
• Oscillatory State-Space Models [61.923849241099184]
  長いシーケンスを効率的に学習するための線形状態空間モデル(LinOSS)を提案する。 高速な連想並列スキャンを用いて時間とともに統合された安定な離散化により、提案した状態空間モデルが得られる。 我々はLinOSSが普遍であること、すなわち時間変化関数間の連続および因果作用素写像を近似できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-04T22:00:13Z)
• Scientific Machine Learning Based Reduced-Order Models for Plasma Turbulence Simulations [0.0]
  本稿では, プラズマ乱流シミュレーションのための非侵入型科学機械学習 (SciML) 削減次数モデル (ROM) の構築に焦点をあてる。 我々は、演算子推論(OpInf)を用いて、そのようなシミュレーションデータから低コストな物理ベースのROMを構築することを提案する。 核融合研究のより広い文脈において、これは非侵入性SciML ROMが数値研究を劇的に加速する可能性があることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-11T15:20:06Z)
• Multi-scale Time-stepping of Partial Differential Equations with Transformers [8.430481660019451]
  偏微分方程式(PDE)のための高速サロゲートの開発 我々のモデルは、ナヴィエ・ストークス方程式の時間進化を予測する際に、同様のあるいはより良い結果が得られる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-03T20:26:43Z)
• Machine learning of hidden variables in multiscale fluid simulation [77.34726150561087]
  流体力学方程式を解くには、しばしばミクロ物理学の欠如を考慮に入れた閉包関係を用いる必要がある。 本研究では, 終端微分可能な偏微分方程式シミュレータを用いて, 偏微分ニューラルネットワークを訓練する。 本手法により, 非線形, 大型クヌーズン数プラズマ物理を再現する方程式に基づく手法が可能であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-19T06:02:53Z)
• IVP-VAE: Modeling EHR Time Series with Initial Value Problem Solvers [20.784780497613557]
  状態進化をIPPによって直接近似できる連続プロセスを用いて、時系列を純粋にモデル化することを提案する。 これにより、リカレント計算が不要になり、複数の状態が並列に進化することが可能になる。 実世界の3つのデータセットの実験から,提案手法は先進国を体系的に上回り,最先端の結果が得られ,データ効率の面で大きな優位性を持つことが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-11T11:53:31Z)
• A Neural PDE Solver with Temporal Stencil Modeling [44.97241931708181]
  最近の機械学習(ML)モデルでは、高解像度信号において重要なダイナミクスを捉えることが約束されている。 この研究は、低解像度のダウンサンプリング機能で重要な情報が失われることがしばしばあることを示している。 本稿では,高度な時系列シーケンスモデリングと最先端のニューラルPDEソルバの強みを組み合わせた新しい手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-16T06:13:01Z)
• Stabilizing Machine Learning Prediction of Dynamics: Noise and Noise-inspired Regularization [58.720142291102135]
  近年、機械学習(ML)モデルはカオス力学系の力学を正確に予測するために訓練可能であることが示されている。 緩和技術がなければ、この技術は人工的に迅速にエラーを発生させ、不正確な予測と/または気候不安定をもたらす可能性がある。 トレーニング中にモデル入力に付加される多数の独立雑音実効化の効果を決定論的に近似する正規化手法であるLinearized Multi-Noise Training (LMNT)を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-09T23:40:52Z)
• Physics-informed machine learning with differentiable programming for heterogeneous underground reservoir pressure management [64.17887333976593]
  地下貯水池の過圧化を避けることは、CO2の沈殿や排水の注入といった用途に欠かせない。 地中における複雑な不均一性のため, 噴射・抽出制御による圧力管理は困難である。 過圧化防止のための流体抽出速度を決定するために、フル物理モデルと機械学習を用いた微分可能プログラミングを用いる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-21T20:38:13Z)
• Multi-fidelity Hierarchical Neural Processes [79.0284780825048]
  多要素代理モデリングは、異なるシミュレーション出力を融合させることで計算コストを削減する。 本稿では,多階層型階層型ニューラルネットワーク(MF-HNP)を提案する。 疫学および気候モデリングタスクにおけるMF-HNPの評価を行い、精度と不確実性評価の観点から競合性能を達成した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-10T04:54:13Z)
• Accelerating Part-Scale Simulation in Liquid Metal Jet Additive Manufacturing via Operator Learning [0.0]
  部分スケールの予測は多くの小規模シミュレーションを必要とする。 LMJにおける液滴の合体性を記述するモデルとして, 混合圧縮性流体流, 熱伝達, 相変化方程式がある。 我々は,液滴の合体過程の初期状態と最終状態のマッピングを演算子学習アプローチで学習する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-02T17:24:16Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。