Fugu-MT 論文翻訳(概要): Neural Network Emulator for Atmospheric Chemical ODE

論文の概要: Neural Network Emulator for Atmospheric Chemical ODE

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.01829v2
Date: Tue, 6 Aug 2024 06:30:08 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-07 13:18:40.453123
Title: Neural Network Emulator for Atmospheric Chemical ODE
Title（参考訳）: 大気化学用ニューラルネットワークエミュレータ
Authors: Zhi-Song Liu, Petri Clusius, Michael Boy,
Abstract要約: 高速な化学濃度モデリングのためのニューラルネットワークエミュレータを提案する。初期状態と今後の時間進化の間の隠れた相関関係を抽出するために,ChemNNEを提案する。提案手法は,モデリング精度と計算速度において最先端の性能を実現する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.84242299603086
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Modeling atmospheric chemistry is complex and computationally intense. Given the recent success of Deep neural networks in digital signal processing, we propose a Neural Network Emulator for fast chemical concentration modeling. We consider atmospheric chemistry as a time-dependent Ordinary Differential Equation. To extract the hidden correlations between initial states and future time evolution, we propose ChemNNE, an Attention based Neural Network Emulator (NNE) that can model the atmospheric chemistry as a neural ODE process. To efficiently simulate the chemical changes, we propose the sinusoidal time embedding to estimate the oscillating tendency over time. More importantly, we use the Fourier neural operator to model the ODE process for efficient computation. We also propose three physical-informed losses to supervise the training optimization. To evaluate our model, we propose a large-scale chemical dataset that can be used for neural network training and evaluation. The extensive experiments show that our approach achieves state-of-the-art performance in modeling accuracy and computational speed.
Abstract（参考訳）: 大気化学のモデリングは複雑で計算力に富んでいる。近年,デジタル信号処理におけるディープニューラルネットワークの成功を踏まえ,高速な化学濃度モデリングのためのニューラルネットワークエミュレータを提案する。大気化学を時間依存の常微分方程式とみなす。初期状態と今後の時間進化の間の隠れた相関関係を抽出するために,大気化学をニューラルネットワークプロセスとしてモデル化可能な,注意に基づくニューラルネットワークエミュレータ(NNE)ChemNNEを提案する。化学変化を効率的にシミュレートするために, 正弦波の時間埋め込みを提案し, 時間とともに振動傾向を推定する。さらに重要なことは、効率的な計算のために、フーリエニューラル演算子を使用してODEプロセスをモデル化することです。また,トレーニング最適化を監督するために,身体的インフォームド損失を3つ提案する。本モデルを評価するために,ニューラルネットワークのトレーニングと評価に使用できる大規模ケミカルデータセットを提案する。実験により,本手法は精度と計算速度のモデル化において最先端の性能を実現することを示す。

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