論文の概要: VICON: Vision In-Context Operator Networks for Multi-Physics Fluid Dynamics Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.16063v3
• Date: Mon, 19 May 2025 04:55:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-20 17:08:51.650205
• Title: VICON: Vision In-Context Operator Networks for Multi-Physics Fluid Dynamics Prediction
• Title（参考訳）: VICON:マルチ物理流体力学予測のためのビジョンインコンテキスト演算子ネットワーク
• Authors: Yadi Cao, Yuxuan Liu, Liu Yang, Rose Yu, Hayden Schaeffer, Stanley Osher,
• Abstract要約: In-Context Operator Networks (ICONs) は、少数ショットのインコンテキスト学習を用いて様々な偏微分方程式の演算子を学習する。 既存のICONは各空間点を個々のトークンとして処理し、高次元の高密度データを処理する際に計算効率を著しく制限する。 本稿では,ビジョントランスフォーマーアーキテクチャを統合し,パッチワイズ操作による2次元データの効率的な処理を行うビジョン・イン・コンテキスト・オペレーター・ネットワーク(VICON)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.061630022134203
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In-Context Operator Networks (ICONs) have demonstrated the ability to learn operators across diverse partial differential equations using few-shot, in-context learning. However, existing ICONs process each spatial point as an individual token, severely limiting computational efficiency when handling dense data in higher spatial dimensions. We propose Vision In-Context Operator Networks (VICON), which integrates vision transformer architectures to efficiently process 2D data through patch-wise operations while preserving ICON's adaptability to multiphysics systems and varying timesteps. Evaluated across three fluid dynamics benchmarks, VICON significantly outperforms state-of-the-art baselines: DPOT and MPP, reducing the averaged last-step rollout error by 37.9% compared to DPOT and 44.7% compared to MPP, while requiring only 72.5% and 34.8% of their respective inference times. VICON naturally supports flexible rollout strategies with varying timestep strides, enabling immediate deployment in imperfect measurement systems where sampling frequencies may differ or frames might be dropped - common challenges in real-world settings - without requiring retraining or interpolation. In these realistic scenarios, VICON exhibits remarkable robustness, experiencing only 24.41% relative performance degradation compared to 71.37%-74.49% degradation in baseline methods, demonstrating its versatility for deploying in realistic applications. Our scripts for processing datasets and code are publicly available at https://github.com/Eydcao/VICON.
• Abstract（参考訳）: In-Context Operator Networks (ICONs) は、少数ショット・インコンテキスト学習を用いて様々な偏微分方程式の演算子を学習できることを実証している。 しかし、既存のICONは各空間点を個々のトークンとして処理し、高次元の高密度データを処理する際に計算効率を著しく制限する。 In-Context Operator Networks (VICON) を提案する。これはビジョントランスフォーマーアーキテクチャを統合し、パッチ操作により2次元データを効率的に処理し、ICONのマルチ物理系への適応性と様々なタイムステップを保存する。 3つの流体力学ベンチマークで評価され、VICONは最先端のベースライン(DPOTとMPP)を著しく上回り、DPOTとMPPの平均最終段階のロールアウトエラーを37.9%、MPPを44.7%減らし、それぞれ72.5%と34.8%しか必要としない。 VICONは、様々なタイムステップのステップで柔軟なロールアウト戦略を自然にサポートしており、トレーニングや補間を必要とせず、サンプリング頻度が異なるり、フレームが落とされたりする不完全な測定システムに即時に展開することができる。 これらの現実的なシナリオでは、VICONは、ベースライン手法の71.37%-74.49%に比べて24.41%の相対的な性能低下しか経験せず、現実的なアプリケーションにデプロイする汎用性を示している。 データセットとコードを処理するためのスクリプトはhttps://github.com/Eydcao/VICON.comで公開されています。

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