論文の概要: Text2PDE: Latent Diffusion Models for Accessible Physics Simulation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.01153v1
- Date: Wed, 2 Oct 2024 01:09:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-04 23:00:28.014028
- Title: Text2PDE: Latent Diffusion Models for Accessible Physics Simulation
- Title（参考訳）: Text2PDE:アクセシブル物理シミュレーションのための潜在拡散モデル
- Authors: Anthony Zhou, Zijie Li, Michael Schneier, John R Buchanan Jr, Amir Barati Farimani,
- Abstract要約: 物理シミュレーションに潜時拡散モデルを適用する方法をいくつか紹介する。
提案手法は、現在のニューラルPDEソルバと、精度と効率の両面で競合することを示す。
スケーラブルで正確で使用可能な物理シミュレータを導入することで、ニューラルPDEソルバを実用化に近づけたいと思っています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.16525545814044
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recent advances in deep learning have inspired numerous works on data-driven solutions to partial differential equation (PDE) problems. These neural PDE solvers can often be much faster than their numerical counterparts; however, each presents its unique limitations and generally balances training cost, numerical accuracy, and ease of applicability to different problem setups. To address these limitations, we introduce several methods to apply latent diffusion models to physics simulation. Firstly, we introduce a mesh autoencoder to compress arbitrarily discretized PDE data, allowing for efficient diffusion training across various physics. Furthermore, we investigate full spatio-temporal solution generation to mitigate autoregressive error accumulation. Lastly, we investigate conditioning on initial physical quantities, as well as conditioning solely on a text prompt to introduce text2PDE generation. We show that language can be a compact, interpretable, and accurate modality for generating physics simulations, paving the way for more usable and accessible PDE solvers. Through experiments on both uniform and structured grids, we show that the proposed approach is competitive with current neural PDE solvers in both accuracy and efficiency, with promising scaling behavior up to $\sim$3 billion parameters. By introducing a scalable, accurate, and usable physics simulator, we hope to bring neural PDE solvers closer to practical use.
- Abstract（参考訳）: 近年のディープラーニングの進歩は、偏微分方程式(PDE)問題に対するデータ駆動型解に関する多くの研究に影響を与えた。
これらのニューラルPDEソルバは、数値よりもはるかに高速であることが多いが、それぞれに固有の制限があり、トレーニングコスト、数値精度、異なる問題設定への適用容易性のバランスをとる。
これらの制約に対処するため,物理シミュレーションに潜時拡散モデルを適用するためのいくつかの手法を提案する。
まず、任意に離散化されたPDEデータを圧縮するメッシュオートエンコーダを導入し、様々な物理学における効率的な拡散訓練を可能にする。
さらに, 自己回帰誤差の蓄積を軽減するために, 完全時空間解の生成について検討する。
最後に、初期物理量の条件付けと、テキストプロンプトのみを条件付けし、text2PDE生成を導入する。
我々は、言語が物理シミュレーションを生成するためのコンパクトで解釈可能で正確なモダリティであり、より使いやすくアクセスしやすいPDEソルバへの道を開くことができることを示す。
均一グリッドと構造化グリッドの両方の実験を通して、提案手法は現在のニューラルPDEソルバと精度と効率の両方で競合し、最大30億ドルのパラメータのスケーリング動作が期待できることを示す。
スケーラブルで正確で使用可能な物理シミュレータを導入することで、ニューラルPDEソルバを実用化に近づけたいと思っています。
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