Development of a Graph Neural Network-based Surrogate Model for 3D Particle Simulations
Abstract
本研究では、グラフニューラルネットワークを用いた3次元粒子法代理モデルを開発し、粒子法シミュレーションの計算コストを大幅に削減することで産業応用の加速を目指す。大阪公立大学が開発したGNS-WPアーキテクチャを3次元問題に拡張し、プロメテックのParticleworksによる大規模学習データ生成、琉球大学の飛来塩分予測への応用検証を通じて、複合物理現象にも対応可能な汎用的代理モデルの構築手法の確立を目指す。
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