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。
関連論文リスト
- Energy & Force Regression on DFT Trajectories is Not Enough for Universal Machine Learning Interatomic Potentials [8.254607304215451]
MLIP(Universal Machine Learning Interactomic Potentials)は、材料発見のための高速化されたシミュレーションを可能にする。
MLIPは様々な材料に対して大規模分子動力学(MD)シミュレーションを確実かつ正確に行うことができない。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-05T23:04:21Z) - MAPS: Advancing Multi-Modal Reasoning in Expert-Level Physical Science [62.96434290874878]
現在のMLLM(Multi-Modal Large Language Models)は、一般的な視覚的推論タスクにおいて強力な機能を示している。
我々は,MLLMに基づく物理知覚とシミュレーションによるマルチモーダル科学推論(MAPS)という新しいフレームワークを開発した。
MAPSは、専門家レベルのマルチモーダル推論タスクを物理的知覚モデル(PPM)を介して物理図理解に分解し、シミュレータを介して物理的知識で推論する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-18T13:54:00Z) - Benchmarking Large and Small MLLMs [71.78055760441256]
大規模なマルチモーダル言語モデル(MLLM)は、マルチモーダルコンテンツの理解と生成において顕著な進歩を遂げている。
しかし、そのデプロイメントは、遅い推論、高い計算コスト、デバイス上のアプリケーションに対する非現実性など、重大な課題に直面している。
LLavaシリーズモデルとPhi-3-Visionによって実証された小さなMLLMは、より高速な推論、デプロイメントコストの削減、ドメイン固有のシナリオを扱う能力を備えた有望な代替手段を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-04T07:44:49Z) - Data-Efficient Inference of Neural Fluid Fields via SciML Foundation Model [49.06911227670408]
本研究では,SciML基礎モデルにより,現実の3次元流体力学を推定する際のデータ効率を大幅に向上できることを示す。
基礎モデルから抽出した拡張ビューと流体特徴を利用した新しい協調学習手法をニューラルネットワークに装備する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-18T14:39:43Z) - Recent Advances on Machine Learning for Computational Fluid Dynamics: A Survey [51.87875066383221]
本稿では、基本概念、従来の手法、ベンチマークデータセットを紹介し、CFDを改善する上で機械学習が果たす様々な役割について検討する。
我々は,空気力学,燃焼,大気・海洋科学,生物流体,プラズマ,記号回帰,秩序の低減など,CFDにおけるMLの現実的な応用を強調した。
シミュレーションの精度を向上し、計算時間を短縮し、流体力学のより複雑な解析を可能にすることにより、MLはCFD研究を大きく変革する可能性があるという結論を導いた。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-22T07:33:11Z) - A Comprehensive Review of Multimodal Large Language Models: Performance and Challenges Across Different Tasks [74.52259252807191]
MLLM(Multimodal Large Language Models)は、単一のモダリティシステムの能力を超えた現実世界のアプリケーションの複雑さに対処する。
本稿では,自然言語,視覚,音声などのマルチモーダルタスクにおけるMLLMの応用を体系的に整理する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-02T15:14:53Z) - Physics-Informed Machine Learning for Modeling and Control of Dynamical
Systems [0.0]
物理インフォームド機械学習(英: Physics-informed machine learning、PIML)は、機械学習(ML)アルゴリズムを物理的制約と体系的に統合する手法とツールのセットである。
PIMLの基本前提は、MLと物理の統合により、より効率的で、物理的に一貫性があり、データ効率のよいモデルが得られることである。
本稿では,動的システムモデリングと制御のためのPIMLの最近の進歩について,チュートリアルのような概要を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-24T05:24:48Z) - Machine Learning in Nano-Scale Biomedical Engineering [77.75587007080894]
ナノスケールバイオメディカルエンジニアリングにおける機械学習の利用に関する既存の研究について概説する。
ML問題として定式化できる主な課題は、3つの主要なカテゴリに分類される。
提示された方法論のそれぞれについて、その原則、応用、制限に特に重点を置いている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-05T15:45:54Z) - Machine Learning for Condensed Matter Physics [0.0]
凝縮物質物理学(CMP)は、量子と原子レベルの物質の微視的相互作用を理解することを目的としている。
CMPは、化学、材料科学、統計物理学、高性能コンピューティングなど、多くの重要な科学分野と重なり合っている。
現代の機械学習(ML)技術は、両方の分野の交差点で魅力的な新しい研究領域を生み出した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-28T18:44:55Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。