論文の概要: Stable Long-Horizon Spatiotemporal Prediction on Meshes Using Latent Multiscale Recurrent Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.18146v1
• Date: Fri, 20 Feb 2026 11:22:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-23 18:01:41.305151
• Title: Stable Long-Horizon Spatiotemporal Prediction on Meshes Using Latent Multiscale Recurrent Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: 遅延型マルチスケールリカレントグラフニューラルネットを用いたメッシュの安定長水平時空間予測
• Authors: Lionel Salesses, Larbi Arbaoui, Tariq Benamara, Arnaud Francois, Caroline Sainvitu,
• Abstract要約: メッシュ上での全温度履歴を直接予測するディープラーニングフレームワークを提案する。 このフレームワークは何千もの時間ステップを維持し、不均一なジオメトリをまたいで一般化する。 粉体層融合データのシミュレーション実験により, 高精度で時間的に安定な長水平予測が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Accurate long-horizon prediction of spatiotemporal fields on complex geometries is a fundamental challenge in scientific machine learning, with applications such as additive manufacturing where temperature histories govern defect formation and mechanical properties. High-fidelity simulations are accurate but computationally costly, and despite recent advances, machine learning methods remain challenged by long-horizon temperature and gradient prediction. We propose a deep learning framework for predicting full temperature histories directly on meshes, conditioned on geometry and process parameters, while maintaining stability over thousands of time steps and generalizing across heterogeneous geometries. The framework adopts a temporal multiscale architecture composed of two coupled models operating at complementary time scales. Both models rely on a latent recurrent graph neural network to capture spatiotemporal dynamics on meshes, while a variational graph autoencoder provides a compact latent representation that reduces memory usage and improves training stability. Experiments on simulated powder bed fusion data demonstrate accurate and temporally stable long-horizon predictions across diverse geometries, outperforming existing baseline. Although evaluated in two dimensions, the framework is general and extensible to physics-driven systems with multiscale dynamics and to three-dimensional geometries.
• Abstract（参考訳）: 複素測地における時空間場の正確な長距離予測は、温度履歴が欠陥形成や機械的特性を左右する添加物製造のような科学的な機械学習の基本的な課題である。 高忠実度シミュレーションは正確だが計算に費用がかかるが、最近の進歩にもかかわらず、機械学習手法は長い水平温度と勾配予測によって依然として挑戦されている。 本研究では,メッシュ上での全温度履歴を直接予測し,幾何やプロセスパラメータを条件とした深層学習フレームワークを提案する。 このフレームワークは、相補的な時間スケールで動作する2つの結合モデルからなる時間的マルチスケールアーキテクチャを採用している。 どちらのモデルも、メッシュ上の時空間ダイナミクスをキャプチャするために、遅延リカレントグラフニューラルネットワークに依存しており、変動グラフオートエンコーダは、メモリ使用率を低減し、トレーニング安定性を向上させる、コンパクトな潜時表現を提供する。 粉体層融合データのシミュレーション実験により, 種々の地形をまたいだ高精度かつ時間的に安定な長水平予測が示され, 既存のベースラインよりも優れていた。 2次元で評価されるが、この枠組みは多次元力学と3次元幾何学を持つ物理駆動システムに対して一般化され拡張可能である。

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