論文の概要: Beyond Closure Models: Learning Chaotic-Systems via Physics-Informed Neural Operators

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.05177v3
• Date: Thu, 10 Oct 2024 03:54:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-08 12:00:36.010693
• Title: Beyond Closure Models: Learning Chaotic-Systems via Physics-Informed Neural Operators
• Title（参考訳）: クロージャモデルを超えて:物理インフォームドニューラルネットワークによるカオスシステム学習
• Authors: Chuwei Wang, Julius Berner, Zongyi Li, Di Zhou, Jiayun Wang, Jane Bae, Anima Anandkumar,
• Abstract要約: カオスシステムの長期的挙動を予測することは、気候モデリングなどの様々な応用に不可欠である。 このような完全解法シミュレーションに対する別のアプローチは、粗いグリッドを使用して、時間テキストモデルによってエラーを修正することである。 この制限を克服する物理インフォームド・ニューラル演算子(PINO)を用いたエンド・ツー・エンドの学習手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 78.64101336150419
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurately predicting the long-term behavior of chaotic systems is crucial for various applications such as climate modeling. However, achieving such predictions typically requires iterative computations over a dense spatiotemporal grid to account for the unstable nature of chaotic systems, which is expensive and impractical in many real-world situations. An alternative approach to such a full-resolved simulation is using a coarse grid and then correcting its errors through a \textit{closure model}, which approximates the overall information from fine scales not captured in the coarse-grid simulation. Recently, ML approaches have been used for closure modeling, but they typically require a large number of training samples from expensive fully-resolved simulations (FRS). In this work, we prove an even more fundamental limitation, i.e., the standard approach to learning closure models suffers from a large approximation error for generic problems, no matter how large the model is, and it stems from the non-uniqueness of the mapping. We propose an alternative end-to-end learning approach using a physics-informed neural operator (PINO) that overcomes this limitation by not using a closure model or a coarse-grid solver. We first train the PINO model on data from a coarse-grid solver and then fine-tune it with (a small amount of) FRS and physics-based losses on a fine grid. The discretization-free nature of neural operators means that they do not suffer from the restriction of a coarse grid that closure models face, and they can provably approximate the long-term statistics of chaotic systems. In our experiments, our PINO model achieves a 330x speedup compared to FRS with a relative error $\sim 10\%$. In contrast, the closure model coupled with a coarse-grid solver is $60$x slower than PINO while having a much higher error $\sim186\%$ when the closure model is trained on the same FRS dataset.
• Abstract（参考訳）: カオスシステムの長期的挙動を正確に予測することは、気候モデリングなどの様々な応用に不可欠である。 しかし、このような予測を達成するには、多くの現実の状況において高価で非現実的なカオスシステムの不安定な性質を考慮するために、高密度の時空間格子上で反復的な計算が必要である。 このような完全解法シミュレーションに対する別のアプローチは、粗いグリッドを使用して、粗いグリッドシミュレーションでは取得されない微細スケールからの全体的な情報を近似する \textit{closure model} を通じてエラーを修正することである。 近年、MLアプローチはクロージャモデリングに使われてきたが、一般的には高価な完全解法シミュレーション(FRS)から多くのトレーニングサンプルを必要とする。 この研究において、閉包モデルを学習するための標準的なアプローチは、モデルのサイズがどの程度であっても、一般的な問題に対する大きな近似誤差に悩まされ、それは写像の非特異性に由来する、というより、より基本的な制限を証明します。 本稿では,この制限を克服する物理インフォームド・ニューラル演算子(PINO)を用いて,クロージャモデルや粗いグリッド解法を使わずにエンド・ツー・エンドの学習手法を提案する。 まず、粗いグリッドソルバからのデータに基づいてPINOモデルをトレーニングし、それを(少量の)FRSと物理ベースの損失で微調整する。 ニューラル作用素の離散化のない性質は、閉包モデルが直面する粗い格子の制限に苦しめられず、カオスシステムの長期的な統計を確実に近似することができることを意味する。 我々のPINOモデルは相対誤差$\sim 10\%$のFRSと比較して330倍の高速化を実現している。 対照的に、粗いグリッドソルバと結合したクロージャモデルは、PINOよりも60$x遅いが、同じFRSデータセット上でクロージャモデルをトレーニングすると、より高いエラーが$\sim186\%である。

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