論文の概要: Graph Neural Networks for Emulation of Finite-Element Ice Dynamics in Greenland and Antarctic Ice Sheets
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.18423v1
- Date: Wed, 26 Jun 2024 15:18:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-27 13:00:05.275141
- Title: Graph Neural Networks for Emulation of Finite-Element Ice Dynamics in Greenland and Antarctic Ice Sheets
- Title（参考訳）: 緑地および南極氷床における有限要素氷動力学シミュレーションのためのグラフニューラルネットワーク
- Authors: Younghyun Koo, Maryam Rahnemoonfar,
- Abstract要約: 同変グラフ畳み込みネットワーク(EGCN)は、氷床力学モデリングのためのエミュレータである。
EGCNはヘルハイム氷河、グリーンランド氷河、パインアイランド氷河の氷厚と速度の変化をそれぞれ260倍と44倍の速度で再現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Although numerical models provide accurate solutions for ice sheet dynamics based on physics laws, they accompany intensified computational demands to solve partial differential equations. In recent years, convolutional neural networks (CNNs) have been widely used as statistical emulators for those numerical models. However, since CNNs operate on regular grids, they cannot represent the refined meshes and computational efficiency of finite-element numerical models. Therefore, instead of CNNs, this study adopts an equivariant graph convolutional network (EGCN) as an emulator for the ice sheet dynamics modeling. EGCN reproduces ice thickness and velocity changes in the Helheim Glacier, Greenland, and Pine Island Glacier, Antarctica, with 260 times and 44 times faster computation time, respectively. Compared to the traditional CNN and graph convolutional network, EGCN shows outstanding accuracy in thickness prediction near fast ice streams by preserving the equivariance to the translation and rotation of graphs.
- Abstract（参考訳）: 数値モデルは物理法則に基づく氷床力学の正確な解を提供するが、偏微分方程式を解くための計算要求が強化されている。
近年、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、これらの数値モデルのための統計エミュレータとして広く利用されている。
しかし、CNNは正規格子上で動作するため、有限要素数値モデルの洗練されたメッシュと計算効率を表現できない。
したがって、CNNの代わりに、氷床力学モデリングのエミュレータとして、同変グラフ畳み込みネットワーク(EGCN)を採用する。
EGCNはヘルハイム氷河、グリーンランド氷河、パインアイランド氷河の氷厚と速度の変化をそれぞれ260倍と44倍の速度で再現する。
従来のCNNやグラフ畳み込みネットワークと比較して、EGCNはグラフの翻訳と回転に等しく保存することで、高速な氷流付近の厚さ予測において顕著な精度を示す。
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