論文の概要: Towards Robust Spatio-Temporal Auto-Regressive Prediction: Adams-Bashforth Time Integration with Adaptive Multi-Step Rollout

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.05657v1
• Date: Sat, 07 Dec 2024 14:02:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-10 14:52:55.073418
• Title: Towards Robust Spatio-Temporal Auto-Regressive Prediction: Adams-Bashforth Time Integration with Adaptive Multi-Step Rollout
• Title（参考訳）: ロバスト時空間自己回帰予測に向けて:Adams-Bashforth Time Integration with Adaptive Multi-Step Rollout
• Authors: Sunwoong Yang, Ricardo Vinuesa, Namwoo Kang,
• Abstract要約: 本研究では,科学的機械学習モデルにおける時間内自己回帰予測の誤りに対処する。 本稿では,長期予測の堅牢性を高めるための2段階のAdams-Bashforthスキームの適応性を明らかにする。 我々は、トレーニング中に複数の将来のロールアウトタイムステップを組み込んだ多段階戦略により、時間的予測精度を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3964255330849356
• License:
• Abstract: This study addresses the critical challenge of error accumulation in spatio-temporal auto-regressive predictions within scientific machine learning models by introducing innovative temporal integration schemes and adaptive multi-step rollout strategies. We present a comprehensive analysis of time integration methods, highlighting the adaptation of the two-step Adams-Bashforth scheme to enhance long-term prediction robustness in auto-regressive models. Additionally, we improve temporal prediction accuracy through a multi-step rollout strategy that incorporates multiple future time steps during training, supported by three newly proposed approaches that dynamically adjust the importance of each future step. By integrating the Adams-Bashforth scheme with adaptive multi-step strategies, our graph neural network-based auto-regressive model accurately predicts 350 future time steps, even under practical constraints such as limited training data and minimal model capacity -- achieving an error of only 1.6% compared to the vanilla auto-regressive approach. Moreover, our framework demonstrates an 83% improvement in rollout performance over the standard noise injection method, a standard technique for enhancing long-term rollout performance. Its effectiveness is further validated in more challenging scenarios with truncated meshes, showcasing its adaptability and robustness in practical applications. This work introduces a versatile framework for robust long-term spatio-temporal auto-regressive predictions, effectively mitigating error accumulation across various model types and engineering discipline.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,科学機械学習モデルにおける時空間自己回帰予測における誤り蓄積の重要な課題を,革新的な時空間統合手法と適応型多段階ロールアウト戦略を導入して解決する。 本稿では,2段階のAdams-Bashforthスキームを適応させて,自己回帰モデルにおける長期予測ロバスト性を高めるため,時間統合手法の包括的な解析を行う。 さらに、トレーニング中に複数の将来の時間ステップを組み込んだ多段階ロールアウト戦略により、時間的予測精度を向上し、各将来のステップの重要性を動的に調整する3つの新しいアプローチを新たに提案する。 適応的なマルチステップ戦略とAdams-Bashforthスキームを統合することで、私たちのグラフニューラルネットワークベースの自動回帰モデルは、限られたトレーニングデータや最小モデルのキャパシティといった実践的な制約の下でも、350の将来のタイムステップを正確に予測します。 さらに,本フレームワークは,長期ロールアウト性能向上のための標準手法である標準ノイズインジェクション法に対して,ロールアウト性能が83%向上したことを示す。 その効果は、メッシュを切断したより困難なシナリオでさらに検証され、実用アプリケーションにおける適応性と堅牢性を示している。 この研究は、様々なモデルタイプとエンジニアリング分野にわたるエラーの蓄積を効果的に軽減し、長期的時空間的自己回帰予測を堅牢にするための汎用的なフレームワークを導入している。

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