論文の概要: HyperFLINT: Hypernetwork-based Flow Estimation and Temporal Interpolation for Scientific Ensemble Visualization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.04095v1
• Date: Thu, 05 Dec 2024 12:01:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-06 14:41:41.862231
• Title: HyperFLINT: Hypernetwork-based Flow Estimation and Temporal Interpolation for Scientific Ensemble Visualization
• Title（参考訳）: HyperFLINT:科学エンサンブル可視化のためのハイパーネットワークベースフロー推定と時間補間
• Authors: Hamid Gadirov, Qi Wu, David Bauer, Kwan-Liu Ma, Jos Roerdink, Steffen Frey,
• Abstract要約: HyperFLINTは、流れ場を推定し、時間的に補間し、アンサンブルデータにおけるパラメータ空間探索を容易にする、新しいディープラーニングベースのアプローチである。 一連の実験では、HyperFLINTのフロー場推定性能が大幅に向上し、パラメータ空間探索が可能になった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.472939569860607
• License:
• Abstract: We present HyperFLINT (Hypernetwork-based FLow estimation and temporal INTerpolation), a novel deep learning-based approach for estimating flow fields, temporally interpolating scalar fields, and facilitating parameter space exploration in spatio-temporal scientific ensemble data. This work addresses the critical need to explicitly incorporate ensemble parameters into the learning process, as traditional methods often neglect these, limiting their ability to adapt to diverse simulation settings and provide meaningful insights into the data dynamics. HyperFLINT introduces a hypernetwork to account for simulation parameters, enabling it to generate accurate interpolations and flow fields for each timestep by dynamically adapting to varying conditions, thereby outperforming existing parameter-agnostic approaches. The architecture features modular neural blocks with convolutional and deconvolutional layers, supported by a hypernetwork that generates weights for the main network, allowing the model to better capture intricate simulation dynamics. A series of experiments demonstrates HyperFLINT's significantly improved performance in flow field estimation and temporal interpolation, as well as its potential in enabling parameter space exploration, offering valuable insights into complex scientific ensembles.
• Abstract（参考訳）: 提案するHyperFLINT(Hypernetwork-based FLow Estimation and temporal INTerpolation)は,流れ場を推定し,スカラー場を時間的に補間し,時空間でのパラメータ空間探索を容易にする,新しいディープラーニングベースのアプローチである。 この研究は、学習プロセスにアンサンブルパラメータを明示的に組み込む必要性に対処する。従来の手法はしばしばこれらを無視し、多様なシミュレーション設定に適応し、データダイナミクスに意味のある洞察を提供する能力を制限する。 HyperFLINTは、シミュレーションパラメータを考慮に入れたハイパーネットワークを導入し、様々な条件に動的に適応することで、各タイムステップの正確な補間とフローフィールドを生成することができ、既存のパラメータに依存しないアプローチよりも優れている。 アーキテクチャは、畳み込み層と非畳み込み層を備えたモジュラーニューラルネットワークブロックを備え、メインネットワークの重みを生成するハイパーネットワークによってサポートされ、複雑なシミュレーションのダイナミクスをよりよくキャプチャすることができる。 一連の実験により、HyperFLINTは流れ場の推定と時間的補間における性能を著しく改善し、パラメータ空間探索を可能にする可能性を示し、複雑な科学的アンサンブルに関する貴重な洞察を提供する。

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