Emerging trends in machine learning for computational fluid dynamics

要約

TITLE: 機械学習による計算流体力学の新たなトレンド
– 概要: 科学界での機械学習(ML)への再注目は、多くの新しい研究分野を開拓する機会を提供している。本論文では、機械学習の新しいトレンドが、計算流体力学(CFD)の分野を改善する機会を提供していることに焦点を当てている。特に、すでに利益を示したMLとCFDの相乗効果について議論し、今後重要になる可能性がある開発中の分野に関しても評価する。我々は、この新しいアプローチについての慎重な楽観主義的なバランスが重要であると強調する必要があると考えている。

– 機械学習と計算流体力学の相乗効果:
– MLはCFDの数値計算よりも高速かつ高精度な予測を生み出すことができ、すでに研究で利益を示している。
– MLを用いたCFDのデータ解析や可視化によって、より直感的な理解が可能になる。
– MLはCFDにおける計算コストを削減することができる。

– 開発中の分野:
– 非線形問題や複雑な物理現象における、MLとCFDの組み合わせの新しいアプローチが開発されつつある。
– 準解析的方法の可能性がある一方で、現在のML手法がCFDに特化していないことも指摘されている。

– 注意点:
– MLを用いたCFDシミュレーションには、学習データやアルゴリズムの偏り、モデリングの問題など課題が残る。
– 既存のCFD手法とMLの相乗効果が大きくなるため、慎重な評価とバランスが必要である。
– 今後もMLとCFDの融合に関する研究は進むことが予想される。

要約(オリジナル)

The renewed interest from the scientific community in machine learning (ML) is opening many new areas of research. Here we focus on how novel trends in ML are providing opportunities to improve the field of computational fluid dynamics (CFD). In particular, we discuss synergies between ML and CFD that have already shown benefits, and we also assess areas that are under development and may produce important benefits in the coming years. We believe that it is also important to emphasize a balanced perspective of cautious optimism for these emerging approaches

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