論文の概要: Reducing the Sensitivity of Neural Physics Simulators to Mesh Topology via Pretraining

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.09597v1
• Date: Thu, 16 Jan 2025 15:21:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-17 15:11:22.353394
• Title: Reducing the Sensitivity of Neural Physics Simulators to Mesh Topology via Pretraining
• Title（参考訳）: プレトレーニングによるトポロジーのメッシュ化のためのニューラル物理シミュレータの感度低減
• Authors: Nathan Vaska, Justin Goodwin, Robin Walters, Rajmonda S. Caceres,
• Abstract要約: メッシュトポロジの変動は,ニューラルネットワークシミュレータの性能を著しく低下させることを示した。 グラフ埋め込みモデルを用いた確立されたオートエンコーダ事前トレーニング技術を用いることで、ニューラルネットワークシミュレータの感度をメッシュトポロジのバリエーションに低下させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.19415425364914
• License:
• Abstract: Meshes are used to represent complex objects in high fidelity physics simulators across a variety of domains, such as radar sensing and aerodynamics. There is growing interest in using neural networks to accelerate physics simulations, and also a growing body of work on applying neural networks directly to irregular mesh data. Since multiple mesh topologies can represent the same object, mesh augmentation is typically required to handle topological variation when training neural networks. Due to the sensitivity of physics simulators to small changes in mesh shape, it is challenging to use these augmentations when training neural network-based physics simulators. In this work, we show that variations in mesh topology can significantly reduce the performance of neural network simulators. We evaluate whether pretraining can be used to address this issue, and find that employing an established autoencoder pretraining technique with graph embedding models reduces the sensitivity of neural network simulators to variations in mesh topology. Finally, we highlight future research directions that may further reduce neural simulator sensitivity to mesh topology.
• Abstract（参考訳）: メッシュは、レーダーセンシングや空気力学など、さまざまな領域にわたる高忠実度物理シミュレータの複雑なオブジェクトを表現するために使用される。 ニューラルネットワークを使って物理シミュレーションを加速することへの関心が高まっており、不規則なメッシュデータに直接ニューラルネットワークを適用する取り組みも増えている。 複数のメッシュトポロジは同一のオブジェクトを表現できるため、ニューラルネットワークをトレーニングする際のトポロジ的変動を処理するためにメッシュ拡張が要求される。 物理シミュレータのメッシュ形状の小さな変化に対する感度のため、ニューラルネットワークベースの物理シミュレータをトレーニングする際にこれらの拡張を使用することは困難である。 本研究では,メッシュトポロジの変動がニューラルネットワークシミュレータの性能を大幅に低下させることを示す。 我々は、この問題を解決するために事前学習が使えるかどうかを評価し、グラフ埋め込みモデルを用いた確立されたオートエンコーダ事前訓練技術を用いることで、ニューラルネットワークシミュレータの感度をメッシュトポロジのバリエーションに還元することを示した。 最後に,メッシュトポロジに対する神経シミュレータの感度をさらに低下させる研究の方向性を強調した。

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