隠された流体力学:フロービジュアライゼーションから速度と圧力フィールドを学習する
Maziar Raissi1,2, Alireza Yazdani3, George Em Karniadakis1
1Division of Applied Mathematics, Brown University, Providence, RI 02906, USA. maziar.raissi@colorado.edu george_karniadakis@brown.edu.
Science (New York, N.Y.)
|February 1, 2020
まとめ
隠された流体力学 (HFM) は 物理情報に基づいた ディープラーニングを使用して 流体の速度と圧力を 画像から抽出します この新しい枠組みは,直接的な測定が困難である複雑な流体力学の問題を解決します.
科学分野:
- 流体力学
- 計算物理
- バイオメディカルエンジニアリング
背景:
- フロービジュアライゼーションは,物理的および生物学的システムにおける流体運動の研究を歴史的に支援してきました.
- ナビエ=ストックスの方程式は理論的に流体の流れを記述しますが,視覚的観測から速度や圧力のような定量的データを抽出することは依然として困難です.
- 流体力学の直接的な測定は,多くのシナリオでは困難または不可能である.
研究 の 目的:
- 観測から定量的な流体力学データを抽出する際の制限を克服するために,新しい物理情報に基づくディープラーニングフレームワーク,Hidden Fluid Mechanics (HFM) を開発する.
- ナビエ=ストークスの方程式をコードする多機能なフレームワークを作成し,多様な幾何学と条件の分析を可能にします.
- 物理的および生物医学的なシステムからアクセスできない量的な情報を抽出するためのHFMの実用的なアプリケーションを実証する.
主な方法:
- 物理情報に基づいたディープラーニングフレームワークであるHFMを開発した.
- ニューラルネットワークのアーキテクチャに 直接ナビエ=ストックスを統合した
- 設計されたHFMは,幅広い適用性のために特定の幾何学,初期および境界条件に無関係です.
主要な成果:
- 様々な物理的および生物学的流れの問題に対してHFMを成功裏に実証しました.
- フロービジュアライゼーションデータから定量的な速度と圧力フィールドの抽出を可能にしました.
- 低解像度画像と観測データにおける大きなノイズに対するHFMの強さを示した.
結論:
- HFMは 流体運動を定量的に分析するための 強力でデータに基づいたアプローチを提供します
- 低解像度で騒々しいデータを処理できるフレームワークは,流体力学の研究と応用に新しい可能性を秘めています.
- HFMは流体力学において,特に直接的な測定が不可能なシナリオにおいて,重要な進歩をもたらします.
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