論文の概要: Inferring Underwater Topography with FINN

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.10649v1
• Date: Tue, 20 Aug 2024 08:42:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-21 14:34:27.200963
• Title: Inferring Underwater Topography with FINN
• Title（参考訳）: FINNによる水中地形の推定
• Authors: Coşku Can Horuz, Matthias Karlbauer, Timothy Praditia, Sergey Oladyshkin, Wolfgang Nowak, Sebastian Otte,
• Abstract要約: 有限体積ニューラルネットワーク(FINN)は、データの潜在構造を明らかにする上で特に効率的であることが証明されている。 その結果,FINNは波動力学のみから地形を推測する能力に優れていたことが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.468029447198862
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Spatiotemporal partial differential equations (PDEs) find extensive application across various scientific and engineering fields. While numerous models have emerged from both physics and machine learning (ML) communities, there is a growing trend towards integrating these approaches to develop hybrid architectures known as physics-aware machine learning models. Among these, the finite volume neural network (FINN) has emerged as a recent addition. FINN has proven to be particularly efficient in uncovering latent structures in data. In this study, we explore the capabilities of FINN in tackling the shallow-water equations, which simulates wave dynamics in coastal regions. Specifically, we investigate FINN's efficacy to reconstruct underwater topography based on these particular wave equations. Our findings reveal that FINN exhibits a remarkable capacity to infer topography solely from wave dynamics, distinguishing itself from both conventional ML and physics-aware ML models. Our results underscore the potential of FINN in advancing our understanding of spatiotemporal phenomena and enhancing parametrization capabilities in related domains.
• Abstract（参考訳）: 時空間偏微分方程式(PDE)は、様々な科学・工学分野に広く応用されている。 物理と機械学習(ML)の両方のコミュニティから多くのモデルが生まれてきたが、物理を意識した機械学習モデルとして知られるハイブリッドアーキテクチャを開発するために、これらのアプローチを統合する傾向が高まっている。 これらのうち、最近の追加として有限体積ニューラルネットワーク(FINN)が出現している。 FINNはデータの潜在構造を明らかにするのに特に効率的であることが証明されている。 本研究では,沿岸域の波動動態をシミュレートする浅水式を扱うFINNの機能について検討した。 具体的には,これらの波動方程式に基づいて海底地形を再構成するFINNの有効性について検討する。 その結果、FINNは、従来のMLモデルと物理認識MLモデルとを区別して、波動力学のみから地形を推測する優れた能力を示すことが明らかとなった。 本研究は, 時空間現象の理解を深め, 関連領域におけるパラメトリゼーション能力を高めるためのFINNの可能性を明らかにするものである。

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