Anchored-Branched Steady-state WInd Flow Transformer（AB-SWIFT）：都市環境における3D大気流のメタモデル

Abstract

局所スケールでの気流モデリングは、汚染物質の拡散モデリングや風力発電所のモデリングのような用途に不可欠です。高コストな計算流体力学（CFD）計算を回避するために、近年、深層学習のサロゲート（代理）モデルが有望な代替手段として登場しています。しかし、都市の気流の文脈では、深層学習モデルは都市の幾何形状における高い変動や大規模なメッシュサイズに適応するのが難しいという課題があります。これらの課題に取り組むために、本研究では、気象（大気）流のモデリングのために独自に設計された内部の分岐構造を備える、Anchored Branched Steady-state WInd Flow Transformer（AB-SWIFT）を提案します。私たちは、ランダム化された都市形状の周りで、さらに不安定・中立・安定の大気成層を混合した状態を伴う、大気シミュレーションのための特別に設計されたデータベースでモデルを学習させます。その結果、本モデルは、最先端のトランスフォーマーおよびグラフベースのモデルと比較して、予測されるすべての場（フィールド）において最高の精度を達成します。コードとデータは https://github.com/cerea-daml/abswift で公開しています。