論文の概要: Thermalizer: Stable autoregressive neural emulation of spatiotemporal chaos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.18731v1
• Date: Mon, 24 Mar 2025 14:38:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-25 14:38:59.652001
• Title: Thermalizer: Stable autoregressive neural emulation of spatiotemporal chaos
• Title（参考訳）: サーモライザー : 時空間カオスの安定自己回帰型神経エミュレーション
• Authors: Chris Pedersen, Laure Zanna, Joan Bruna,
• Abstract要約: 本研究では, 自己回帰エミュレータのロールアウトを安定化するために, 無変量尺度のスコアを暗黙的に推定できることを示す。 本研究では,このモデルを用いて自動回帰ロールアウトの安定化を図ることができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.51861730498945
• License:
• Abstract: Autoregressive surrogate models (or \textit{emulators}) of spatiotemporal systems provide an avenue for fast, approximate predictions, with broad applications across science and engineering. At inference time, however, these models are generally unable to provide predictions over long time rollouts due to accumulation of errors leading to diverging trajectories. In essence, emulators operate out of distribution, and controlling the online distribution quickly becomes intractable in large-scale settings. To address this fundamental issue, and focusing on time-stationary systems admitting an invariant measure, we leverage diffusion models to obtain an implicit estimator of the score of this invariant measure. We show that this model of the score function can be used to stabilize autoregressive emulator rollouts by applying on-the-fly denoising during inference, a process we call \textit{thermalization}. Thermalizing an emulator rollout is shown to extend the time horizon of stable predictions by an order of magnitude in complex systems exhibiting turbulent and chaotic behavior, opening up a novel application of diffusion models in the context of neural emulation.
• Abstract（参考訳）: 時空間系の自己回帰的代理モデル(または \textit{emulators})は、科学や工学にまたがる幅広い応用において、高速で近似的な予測の道を提供する。 しかしながら、推論時には、これらのモデルは一般的に、軌道のばらつきにつながるエラーの蓄積により、長時間のロールアウトを予測できない。 本質的には、エミュレータは配布から切り離され、大規模な環境では、オンライン配信の制御が急速に困難になる。 この基本的な問題に対処し、不変測度を許容する時間定常系に焦点を当て、拡散モデルを利用して、この不変測度のスコアの暗黙的な推定値を得る。 我々は,このスコア関数のモデルを用いて,自動回帰エミュレータのロールアウトの安定化を図ることができることを示す。 エミュレータのロールアウトを熱することで、乱流およびカオス的な振る舞いを示す複雑なシステムにおいて、安定な予測の時間的地平線を桁違いに拡張し、神経エミュレーションの文脈における拡散モデルの新たな応用を開拓する。

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