時間的注意によるメッシュ縮小空間における物理の予測【JST・京大機械翻訳】

Han Xu; Gao Han; Pfaff Tobias; Wang Jian-Xun; Liu Li-Ping

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202212062774829 整理番号：22P0278273

時間的注意によるメッシュ縮小空間における物理の予測【JST・京大機械翻訳】

Predicting Physics in Mesh-reduced Space with Temporal Attention

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発行年： 2022年01月22日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年05月26日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

グラフベースの次のステップ予測モデルは,不規則なメッシュ上の複雑な高次元物理システムのモデリングにおいて,最近非常に成功した。しかし,それらの短い時間的注意スパンのため,これらのモデルは誤差蓄積とドリフトに悩まされる。本論文では,変圧器型時間注意モデルにより長期依存性を捉える新しい方法を提案した。符号器デコーダ構造を導入し,特徴を要約し,システム状態のコンパクトなメッシュ表現を作成し,メモリ効率の良い方法で低次元メッシュ表現で動作させる時間モデルを可能にした。この方法は,超音波衝撃から血管流までのいくつかの複雑な流体力学予測タスクに関する競合GNNベースラインより優れている。訓練ノイズの必要のない安定したロールアウトを実証し,非常に長いシーケンスに対しても完全に位相安定予測を示した。より広く,著者らは,著者らのアプローチが,高次元の複雑な物理タスクを解決するための注意ベースのシーケンスモデルの利点をもたらす道を開くと信じる。【JST・京大機械翻訳】

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