論文の概要: Machine learning for modelling unstructured grid data in computational physics: a review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.09346v1
• Date: Thu, 13 Feb 2025 14:11:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-14 13:47:12.094643
• Title: Machine learning for modelling unstructured grid data in computational physics: a review
• Title（参考訳）: 計算物理学における非構造化グリッドデータのモデリングのための機械学習
• Authors: Sibo Cheng, Marc Bocquet, Weiping Ding, Tobias Sebastian Finn, Rui Fu, Jinlong Fu, Yike Guo, Eleda Johnson, Siyi Li, Che Liu, Eric Newton Moro, Jie Pan, Matthew Piggott, Cesar Quilodran, Prakhar Sharma, Kun Wang, Dunhui Xiao, Xiao Xue, Yong Zeng, Mingrui Zhang, Hao Zhou, Kewei Zhu, Rossella Arcucci,
• Abstract要約: 非構造化グリッドデータは計算物理学における複雑な幾何学や力学のモデル化に不可欠である。 このレビューは、非構造化グリッドデータに機械学習アプローチを適用しようとする計算科学者のためのガイドブックとして意図されている。 MLメソッドが従来の数値技術の本質的な制限を克服する方法について、特に焦点を当てている。 非構造化データを用いた生成モデルやメッシュ生成のための強化学習,ハイブリッド物理データ駆動パラダイムなど,新たな方向性について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.19820094095164
• License:
• Abstract: Unstructured grid data are essential for modelling complex geometries and dynamics in computational physics. Yet, their inherent irregularity presents significant challenges for conventional machine learning (ML) techniques. This paper provides a comprehensive review of advanced ML methodologies designed to handle unstructured grid data in high-dimensional dynamical systems. Key approaches discussed include graph neural networks, transformer models with spatial attention mechanisms, interpolation-integrated ML methods, and meshless techniques such as physics-informed neural networks. These methodologies have proven effective across diverse fields, including fluid dynamics and environmental simulations. This review is intended as a guidebook for computational scientists seeking to apply ML approaches to unstructured grid data in their domains, as well as for ML researchers looking to address challenges in computational physics. It places special focus on how ML methods can overcome the inherent limitations of traditional numerical techniques and, conversely, how insights from computational physics can inform ML development. To support benchmarking, this review also provides a summary of open-access datasets of unstructured grid data in computational physics. Finally, emerging directions such as generative models with unstructured data, reinforcement learning for mesh generation, and hybrid physics-data-driven paradigms are discussed to inspire future advancements in this evolving field.
• Abstract（参考訳）: 非構造化グリッドデータは計算物理学における複雑な幾何学や力学のモデル化に不可欠である。 しかし、その固有の不規則性は、従来の機械学習(ML)技術に重大な課題をもたらす。 本稿では,高次元力学系における非構造化グリッドデータを扱うための高度なML手法の総合的なレビューを行う。 議論されている主なアプローチは、グラフニューラルネットワーク、空間的注意機構を備えたトランスフォーマーモデル、補間積分ML法、物理情報ニューラルネットワークのようなメッシュレス技術である。 これらの手法は流体力学や環境シミュレーションなど様々な分野において有効であることが証明されている。 このレビューは、計算物理学の課題に対処しようとする機械学習研究者のためのガイドブックとして意図されている。 これは、ML手法が従来の数値技術の本質的な限界を克服し、逆に計算物理学からの洞察がML開発にどのように役立つかに特に焦点をあてる。 ベンチマークをサポートするために、このレビューは計算物理学における非構造化グリッドデータのオープンアクセスデータセットの要約も提供する。 最後に、非構造化データを用いた生成モデル、メッシュ生成のための強化学習、ハイブリッド物理データ駆動パラダイムといった新たな方向性について論じ、この発展分野における将来的な発展を促す。

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