3次元MHD乱流の学習済みサロゲートモデルの開発

3次元磁気流体乱流のシミュレーションを効率化するため、複数のニューラルネットワークバックボーンを用いた学習済みサロゲートモデルを提案し、その高い予測精度と物理量の再現性を確認した。

• 3次元磁気流体乱流のシミュレーションコスト削減を目的としてサロゲートモデルを構築した
• UNet、トランスフォーマー、フーリエニューラルオペレータの3つのバックボーンを比較した
• UNetとトランスフォーマーが低い相対速度誤差を達成し、物理特性をよく維持した
• 既存の公開ベンチマークで従来モデルを大きく下回る誤差を記録した

原文タイトル: Learned Surrogates of Three-Dimensional Magnetohydrodynamic Turbulence

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