論文の概要: Machine Learning Applications to Computational Plasma Physics and Reduced-Order Plasma Modeling: A Perspective
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.02349v1
- Date: Wed, 4 Sep 2024 00:35:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-05 20:41:08.440363
- Title: Machine Learning Applications to Computational Plasma Physics and Reduced-Order Plasma Modeling: A Perspective
- Title（参考訳）: 計算機プラズマ物理と低次プラズマモデリングへの機械学習の応用
- Authors: Farbod Faraji, Maryam Reza,
- Abstract要約: このパースペクティブは、流体力学における機械学習の進歩を計算プラズマ物理学に転送するためのロードマップを概説することを目的としている。
まず、MLアルゴリズムの様々なカテゴリや、MLの助けを借りて解決できるさまざまなタイプの問題など、MLの基本的な側面について議論する。
次に,計算流体力学におけるMLの使用例について述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Machine learning (ML) provides a broad spectrum of tools and architectures that enable the transformation of data from simulations and experiments into useful and explainable science, thereby augmenting domain knowledge. Furthermore, ML-enhanced numerical modelling can revamp scientific computing for real-world complex engineering systems, creating unique opportunities to examine the operation of the technologies in detail and automate their optimization and control. In recent years, ML applications have seen significant growth across various scientific domains, particularly in fluid mechanics, where ML has shown great promise in enhancing computational modeling of fluid flows. In contrast, ML applications in numerical plasma physics research remain relatively limited in scope and extent. Despite this, the close relationship between fluid mechanics and plasma physics presents a valuable opportunity to create a roadmap for transferring ML advances in fluid flow modeling to computational plasma physics. This Perspective aims to outline such a roadmap. We begin by discussing some general fundamental aspects of ML, including the various categories of ML algorithms and the different types of problems that can be solved with the help of ML. With regard to each problem type, we then present specific examples from the use of ML in computational fluid dynamics, reviewing several insightful prior efforts. We also review recent ML applications in plasma physics for each problem type. The paper discusses promising future directions and development pathways for ML in plasma modelling within the different application areas. Additionally, we point out prominent challenges that must be addressed to realize ML's full potential in computational plasma physics, including the need for cost-effective high-fidelity simulation tools for extensive data generation.
- Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)は、シミュレーションや実験から有用で説明可能な科学へのデータ変換を可能にする、幅広いツールとアーキテクチャを提供する。
さらに、MLの強化された数値モデリングは、実世界の複雑なエンジニアリングシステムのための科学計算を改良し、その技術を詳細に検証し、最適化と制御を自動化するユニークな機会を生み出すことができる。
近年、MLの応用は様々な科学分野、特に流体力学において顕著な成長を遂げている。
対照的に、数値プラズマ物理学の研究におけるMLの応用は、範囲と範囲において比較的限られている。
これにもかかわらず、流体力学とプラズマ物理学の密接な関係は、流体流動モデリングにおけるMLの進歩を計算プラズマ物理学に転送するためのロードマップを作成する貴重な機会となる。
このパースペクティブは、このようなロードマップを概観することを目指している。
まず、MLアルゴリズムの様々なカテゴリや、MLの助けを借りて解決できるさまざまなタイプの問題など、MLの基本的な側面について議論する。
次に,各問題の種類について,計算流体力学におけるMLの使用例について述べる。
また,各問題種別におけるプラズマ物理学における最近のML応用についても概説する。
本稿では,様々な応用領域におけるプラズマモデリングにおけるMLの今後の方向性と開発経路について論じる。
さらに,計算プラズマ物理学におけるMLの潜在能力を最大限に実現するためには,費用対効果の高い高忠実度シミュレーションツールの必要性など,課題を指摘する。
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