論文の概要: CarBench: A Comprehensive Benchmark for Neural Surrogates on High-Fidelity 3D Car Aerodynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.07847v1
• Date: Tue, 25 Nov 2025 21:53:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-15 04:16:52.5116
• Title: CarBench: A Comprehensive Benchmark for Neural Surrogates on High-Fidelity 3D Car Aerodynamics
• Title（参考訳）: CarBench: 高忠実度3Dカーエアロダイナミックスにおけるニューラルネットワークサロゲートの総合ベンチマーク
• Authors: Mohamed Elrefaie, Dule Shu, Matt Klenk, Faez Ahmed,
• Abstract要約: CarBenchは、大規模な3Dカーエアロダイナミックスに特化した最初の包括的なベンチマークである。 我々は、自動車空力学のための最大の公開データセットであるDrivAerNet++の最先端モデルを評価する。 データ駆動エンジニアリングの進歩を加速するため、ベンチマークフレームワークをオープンソース化しました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.362190317243247
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Benchmarking has been the cornerstone of progress in computer vision, natural language processing, and the broader deep learning domain, driving algorithmic innovation through standardized datasets and reproducible evaluation protocols. The growing availability of large-scale Computational Fluid Dynamics (CFD) datasets has opened new opportunities for applying machine learning to aerodynamic and engineering design. Yet, despite this progress, there exists no standardized benchmark for large-scale numerical simulations in engineering design. In this work, we introduce CarBench, the first comprehensive benchmark dedicated to large-scale 3D car aerodynamics, performing a large-scale evaluation of state-of-the-art models on DrivAerNet++, the largest public dataset for automotive aerodynamics, containing over 8,000 high-fidelity car simulations. We assess eleven architectures spanning neural operator methods (e.g., Fourier Neural Operator), geometric deep learning (PointNet, RegDGCNN, PointMAE, PointTransformer), transformer-based neural solvers (Transolver, Transolver++, AB-UPT), and implicit field networks (TripNet). Beyond standard interpolation tasks, we perform cross-category experiments in which transformer-based solvers trained on a single car archetype are evaluated on unseen categories. Our analysis covers predictive accuracy, physical consistency, computational efficiency, and statistical uncertainty. To accelerate progress in data-driven engineering, we open-source the benchmark framework, including training pipelines, uncertainty estimation routines based on bootstrap resampling, and pretrained model weights, establishing the first reproducible foundation for large-scale learning from high-fidelity CFD simulations, available at https://github.com/Mohamedelrefaie/CarBench.
• Abstract（参考訳）: ベンチマークはコンピュータビジョン、自然言語処理、より広範なディープラーニングドメインの進歩の基盤となり、標準化されたデータセットと再現可能な評価プロトコルを通じてアルゴリズムの革新を推進してきた。 大規模なComputational Fluid Dynamics (CFD)データセットの可用性が向上し、空気力学とエンジニアリング設計に機械学習を適用する新たな機会が開かれた。 しかし、この進歩にもかかわらず、工学設計における大規模数値シミュレーションの標準化されたベンチマークは存在しない。 本稿では,カーベンチについて紹介する。カーベンチは大規模な3次元自動車空力学に特化した最初の総合ベンチマークであり,自動車空力学のための最大の公開データセットであるDrivAerNet++上で,8000以上の高忠実度自動車シミュレーションを含む最先端モデルの大規模評価を行う。 ニューラルネットワーク手法(例えばフーリエニューラル演算子)、幾何ディープラーニング(PointNet, RegDGCNN, PointMAE, PointTransformer)、トランスフォーマーベースニューラルネットワーク(Transolver, Transolver++, AB-UPT)、暗黙フィールドネットワーク(TripNet)の11のアーキテクチャを評価した。 通常の補間作業の他に、一台の自動車アーチタイプで訓練されたトランスフォーマーベースの解法を、目に見えないカテゴリで評価するクロスカテゴリー実験を行う。 本分析では, 予測精度, 物理的整合性, 計算効率, 統計的不確実性について検討した。 データ駆動エンジニアリングの進歩を加速するために、私たちは、トレーニングパイプライン、ブートストラップ再サンプリングに基づく不確実性推定ルーチン、事前訓練されたモデルウェイトを含むベンチマークフレームワークをオープンソース化し、https://github.com/Mohamedelrefaie/CarBenchで利用可能な、高忠実度CFDシミュレーションによる大規模学習のための最初の再現可能な基盤を確立した。

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