論文の概要: Interpreting CFD Surrogates through Sparse Autoencoders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.16069v1
• Date: Mon, 21 Jul 2025 21:09:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-23 21:34:13.895196
• Title: Interpreting CFD Surrogates through Sparse Autoencoders
• Title（参考訳）: スパースオートエンコーダによるCFDサロゲートの解釈
• Authors: Yeping Hu, Shusen Liu,
• Abstract要約: 本研究では,計算流体力学(CFD)で用いられるグラフベースの代理モデルに対するポストホック解釈可能性フレームワークを導入する。 事前訓練されたサロゲートのノード埋め込み空間における過剰な基底を得ることにより、解釈可能な潜在特徴の辞書を抽出する。 このアプローチは、渦や流れ構造のような物理的現象に整合した単意味概念の同定を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.842974489069953
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Learning-based surrogate models have become a practical alternative to high-fidelity CFD solvers, but their latent representations remain opaque and hinder adoption in safety-critical or regulation-bound settings. This work introduces a posthoc interpretability framework for graph-based surrogate models used in computational fluid dynamics (CFD) by leveraging sparse autoencoders (SAEs). By obtaining an overcomplete basis in the node embedding space of a pretrained surrogate, the method extracts a dictionary of interpretable latent features. The approach enables the identification of monosemantic concepts aligned with physical phenomena such as vorticity or flow structures, offering a model-agnostic pathway to enhance explainability and trustworthiness in CFD applications.
• Abstract（参考訳）: 学習ベースのサロゲートモデルは、高忠実度CFDソルバの実用的な代替品となっているが、その潜在表現は不透明であり、安全クリティカルな設定や規制に縛られる設定では採用を妨げている。 本研究では,スパースオートエンコーダ(SAE)を活用することにより,計算流体力学(CFD)に使用されるグラフベースのサロゲートモデルに対するポストホック解釈可能性フレームワークを導入する。 事前訓練されたサロゲートのノード埋め込み空間における過剰な基底を得ることにより、解釈可能な潜在特徴の辞書を抽出する。 このアプローチは、渦や流れ構造などの物理現象に整合した単意味概念の同定を可能にし、CFDアプリケーションの説明可能性と信頼性を高めるためのモデルに依存しない経路を提供する。

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