論文の概要: Neurons for Neutrons: A Transformer Model for Computation Load Estimation on Domain-Decomposed Neutron Transport Problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.03389v1
• Date: Tue, 05 Nov 2024 18:17:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-07 19:22:54.078993
• Title: Neurons for Neutrons: A Transformer Model for Computation Load Estimation on Domain-Decomposed Neutron Transport Problems
• Title（参考訳）: 中性子のニューロン: 領域分解中性子輸送問題に対する計算負荷推定のための変圧器モデル
• Authors: Alexander Mote, Todd Palmer, Lizhong Chen,
• Abstract要約: 本稿では, 独自の3次元入力埋め込みを持つトランスフォーマーモデルと, 領域分解中性子輸送問題のための入力表現を提案する。 本研究では,ドメイン分割型小型モジュールリアクタ(SMR)シミュレーションでトレーニングしたモデルが98.2%の精度を実現し,小型シミュレーションのステップを完全にスキップできることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.35237609036802
• License:
• Abstract: Domain decomposition is a technique used to reduce memory overhead on large neutron transport problems. Currently, the optimal load-balanced processor allocation for these domains is typically determined through small-scale simulations of the problem, which can be time-consuming for researchers and must be repeated anytime a problem input is changed. We propose a Transformer model with a unique 3D input embedding, and input representations designed for domain-decomposed neutron transport problems, which can predict the subdomain computation loads generated by small-scale simulations. We demonstrate that such a model trained on domain-decomposed Small Modular Reactor (SMR) simulations achieves 98.2% accuracy while being able to skip the small-scale simulation step entirely. Tests of the model's robustness on variant fuel assemblies, other problem geometries, and changes in simulation parameters are also discussed.
• Abstract（参考訳）: ドメイン分解(Domain decomposition)は、大きな中性子輸送問題におけるメモリオーバーヘッドを低減する技術である。 現在、これらの領域に対する最適な負荷バランスプロセッサ割り当ては、典型的には、問題の小規模シミュレーションによって決定される。 本研究では, 中性子輸送問題に対して, 小型シミュレーションにより生成したサブドメイン計算負荷を予測可能な, 独自の3次元入力埋め込みと入力表現を備えたトランスフォーマーモデルを提案する。 本研究では,ドメイン分割型小型モジュールリアクタ(SMR)シミュレーションでトレーニングしたモデルが98.2%の精度を実現し,小型シミュレーションのステップを完全にスキップできることを実証する。 また, 可変燃料集合体, その他の問題測度, およびシミュレーションパラメータの変化に対するモデルの堅牢性についても検討した。

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