論文の概要: PHASE: Physics-Integrated, Heterogeneity-Aware Surrogates for Scientific Simulations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.23453v1
• Date: Sat, 27 Sep 2025 18:50:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-30 22:32:19.234574
• Title: PHASE: Physics-Integrated, Heterogeneity-Aware Surrogates for Scientific Simulations
• Title（参考訳）: PHASE:科学シミュレーションのための物理と不均質を意識したサロゲート
• Authors: Dawei Gao, Dali Wang, Zhuowei Gu, Qinglei Cao, Xiao Wang, Peter Thornton, Dan Ricciuto, Yunhe Feng,
• Abstract要約: 科学シミュレーションにおける物理統合・異質性認識サロゲートのためのモジュール型ディープラーニングフレームワークPHASEを紹介する。 位相は、異種入力のためのデータ型認識エンコーダと、局所力学からグローバルシステム動作への一貫性を促進する多レベル物理ベースの制約を組み合わせる。 我々は,米国エネルギー省のE3SMランドモデル(Energy Exascale Earth System Model)の生物地球化学(BGC)スピンアップワークフロー上でPHASEを検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.492366415635416
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large-scale numerical simulations underpin modern scientific discovery but remain constrained by prohibitive computational costs. AI surrogates offer acceleration, yet adoption in mission-critical settings is limited by concerns over physical plausibility, trustworthiness, and the fusion of heterogeneous data. We introduce PHASE, a modular deep-learning framework for physics-integrated, heterogeneity-aware surrogates in scientific simulations. PHASE combines data-type-aware encoders for heterogeneous inputs with multi-level physics-based constraints that promote consistency from local dynamics to global system behavior. We validate PHASE on the biogeochemical (BGC) spin-up workflow of the U.S. Department of Energy's Energy Exascale Earth System Model (E3SM) Land Model (ELM), presenting-to our knowledge-the first scientifically validated AI-accelerated solution for this task. Using only the first 20 simulation years, PHASE infers a near-equilibrium state that otherwise requires more than 1,200 years of integration, yielding an effective reduction in required integration length by at least 60x. The framework is enabled by a pipeline for fusing heterogeneous scientific data and demonstrates strong generalization to higher spatial resolutions with minimal fine-tuning. These results indicate that PHASE captures governing physical regularities rather than surface correlations, enabling practical, physically consistent acceleration of land-surface modeling and other complex scientific workflows.
• Abstract（参考訳）: 大規模数値シミュレーションは現代の科学的発見の基盤となっているが、計算コストの制限が残っている。 AIサロゲートは加速を提供するが、ミッションクリティカルな設定の採用は、物理的妥当性、信頼性、異種データの融合に関する懸念によって制限される。 科学シミュレーションにおいて、物理を組み込んだ異質性認識サロゲートのためのモジュール型ディープラーニングフレームワークPHASEを紹介する。 PHASEは、異種入力のためのデータ型認識エンコーダと、局所力学からグローバルシステム動作への一貫性を促進する多レベル物理ベースの制約を組み合わせる。 我々は,米国エネルギー省エネルギーエクサスケール地球系モデル(E3SM)ランドモデル(ELM)の生物地球化学(BGC)スピンアップワークフロー上でPHASEを検証する。 最初の20年のシミュレーションでPHASEは、1200年以上の積分を必要とするほぼ平衡状態が推測され、必要な積分長を少なくとも60倍に効果的に減少させる。 このフレームワークは異種科学データを融合するためのパイプラインによって実現され、最小限の微調整で高空間分解能への強い一般化を示す。 これらの結果から, PHASEは表面相関ではなく, 物理的規則性を把握し, 地表面モデリングや他の複雑な科学的ワークフローの実践的, 物理的に一貫した加速を可能にすることが示唆された。

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