太陽風MHDの高速微分可能サロゲートSNOW

ニューラルオペレータを用いて太陽風の大域的MHDシミュレーションを高速かつ微分可能に模倣するサロゲートモデルを開発した。

• 太陽風の大域的MHDシミュレーションは計算コストが高く、繰り返し評価が困難である課題が存在する。
• 回転弾道近似や球面調和関数ニューラルオペレータ等を組み合わせたSNOWモデルを提案した。
• 太陽活動周期全体のデータを用いて学習・評価を行い、ロールアウト全体で安定した動作を確認した。
• 単一GPU上で1秒未満という高速な3次元解の生成と、物理的に妥当なプラズマ・磁場構造の再現を両立した。

原文タイトル: Fast and Differentiable MHD Surrogate for Solar Wind using Neural Operator

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