HyperFLINT: Hypernetwork-based Flow Estimation and Temporal Interpolation for Scientific Ensemble Visualization

要約

ハイパーフリント（ハイパーネットワークベースのフロー推定と時間的補間）、フローフィールドを推定するための新しいディープラーニングベースのアプローチ、時間的に補間スカラーフィールド、および時空間的科学アンサンブルデータのパラメータースペース探索を促進するための新しいディープラーニングベースのアプローチを提示します。
この作業は、従来の方法がこれらを無視し、多様なシミュレーション設定に適応する能力を制限し、データダイナミクスに関する意味のある洞察を提供する能力を制限するため、学習プロセスにアンサンブルパラメーターを明示的に組み込む重要なニーズに対処します。
Hyperflintは、シミュレーションパラメーターを説明するためにハイパーネットワークを導入し、さまざまな条件に動的に適応することにより、各タイムステップの正確な拡大とフローフィールドを生成し、それにより既存のパラメーターに依存しないアプローチを上回ります。
アーキテクチャは、メインネットワークの重みを生成するハイパーネットワークでサポートされている畳み込みおよび脱骨溶解層を備えたモジュラーニューラルブロックを備えており、モデルが複雑なシミュレーションダイナミクスをよりよくキャプチャできるようにします。
一連の実験では、ハイパーフリントのフローフィールド推定と時間的補間におけるパフォーマンスが大幅に向上し、パラメータースペース探索を可能にする可能性があり、複雑な科学アンサンブルへの貴重な洞察を提供します。

要約(オリジナル)

We present HyperFLINT (Hypernetwork-based FLow estimation and temporal INTerpolation), a novel deep learning-based approach for estimating flow fields, temporally interpolating scalar fields, and facilitating parameter space exploration in spatio-temporal scientific ensemble data. This work addresses the critical need to explicitly incorporate ensemble parameters into the learning process, as traditional methods often neglect these, limiting their ability to adapt to diverse simulation settings and provide meaningful insights into the data dynamics. HyperFLINT introduces a hypernetwork to account for simulation parameters, enabling it to generate accurate interpolations and flow fields for each timestep by dynamically adapting to varying conditions, thereby outperforming existing parameter-agnostic approaches. The architecture features modular neural blocks with convolutional and deconvolutional layers, supported by a hypernetwork that generates weights for the main network, allowing the model to better capture intricate simulation dynamics. A series of experiments demonstrates HyperFLINT’s significantly improved performance in flow field estimation and temporal interpolation, as well as its potential in enabling parameter space exploration, offering valuable insights into complex scientific ensembles.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google