論文の概要: Diff-PIC: Revolutionizing Particle-In-Cell Simulation for Advancing Nuclear Fusion with Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.02693v1
• Date: Sat, 3 Aug 2024 19:42:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-07 16:17:55.125406
• Title: Diff-PIC: Revolutionizing Particle-In-Cell Simulation for Advancing Nuclear Fusion with Diffusion Models
• Title（参考訳）: Diff-PIC:拡散モデルによる核融合促進のための粒子・セル内革命シミュレーション
• Authors: Chuan Liu, Chunshu Wu, Mingkai Chen, James Chenhao Liang, Ang Li, Michael Huang, Chuang Ren, Dongfang Liu, Ying Nian Wu, Tong Geng,
• Abstract要約: Diff-PICは、条件付き拡散モデルを活用する新しいパラダイムであり、高忠実度科学データを生成するために、PICシミュレーションに代わる計算効率の良い代替品である。 具体的には,PICシミュレーションによって得られた物理パターンを拡散モデルに蒸留する蒸留パラダイムを設計し,理論的および実用的実現可能性の両立を実証する。 我々は,(1)数学的に連続した物理条件に対して意味のある埋め込みを学習し,生成できる物理的インフォームドな条件拡散モデルを開発し,(2)修正フロー技術を用いて,モデルを一段階の条件拡散モデルとする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.605727038484766
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Sustainable energy is a crucial global challenge, and recent breakthroughs in nuclear fusion ignition underscore the potential of harnessing energy extracted from nuclear fusion in everyday life, thereby drawing significant attention to fusion ignition research, especially Laser-Plasma Interaction (LPI). Unfortunately, the complexity of LPI at ignition scale renders theory-based analysis nearly impossible -- instead, it has to rely heavily on Particle-in-Cell (PIC) simulations, which is extremely computationally intensive, making it a major bottleneck in advancing fusion ignition. In response, this work introduces Diff-PIC, a novel paradigm that leverages conditional diffusion models as a computationally efficient alternative to PIC simulations for generating high-fidelity scientific data. Specifically, we design a distillation paradigm to distill the physical patterns captured by PIC simulations into diffusion models, demonstrating both theoretical and practical feasibility. Moreover, to ensure practical effectiveness, we provide solutions for two critical challenges: (1) We develop a physically-informed conditional diffusion model that can learn and generate meaningful embeddings for mathematically continuous physical conditions. This model offers algorithmic generalization and adaptable transferability, effectively capturing the complex relationships between physical conditions and simulation outcomes; and (2) We employ the rectified flow technique to make our model a one-step conditional diffusion model, enhancing its efficiency further while maintaining high fidelity and physical validity. Diff-PIC establishes a new paradigm for using diffusion models to overcome the computational barriers in nuclear fusion research, setting a benchmark for future innovations and advancements in this field.
• Abstract（参考訳）: 持続可能エネルギーは重要な世界的な課題であり、近年の核融合点火のブレークスルーは、核融合から抽出されたエネルギーを日常生活で活用する可能性を強調しており、核融合点火研究、特にレーザー-プラズマ相互作用(LPI)に大きな注目を集めている。 残念ながら、点火スケールでのLPIの複雑さは理論に基づく分析をほぼ不可能にしている。代わりに、非常に計算集約的なPIC(Particle-in-Cell)シミュレーションに大きく依存する必要があるため、核融合点火の進行において大きなボトルネックとなっている。 Diff-PICは、条件付き拡散モデルを利用して、高忠実度科学データを生成するための計算効率のよいPICシミュレーションの代替となる新しいパラダイムである。 具体的には,PICシミュレーションによって得られた物理パターンを拡散モデルに蒸留する蒸留パラダイムを設計し,理論的および実用的実現可能性の両立を実証する。 さらに, 実用性を確保するために, 1) 数学的に連続した物理条件に対する有意義な埋め込みを学習・生成できる物理的インフォームドな条件拡散モデルを開発する。 本モデルは,物理条件とシミュレーション結果の複雑な関係を効果的に把握し,アルゴリズムの一般化と適応可能な伝達性を提供する。 Diff-PICは核融合研究における計算障壁を克服するために拡散モデルを使用するための新しいパラダイムを確立し、この分野での将来のイノベーションと進歩のベンチマークを設定する。

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