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SciML
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混合GNN-FEM框架加速相场断裂仿真
研究人员开发了一种新颖的混合框架，结合了图神经网络（GNN）和有限元方法（FEM），以加速相场断裂仿真。该方法将GNN代理集成到传统的交错方案中，在每个载荷增量处替换相场更新，同时保留FEM用于力学平衡。这种选择性代理策略旨在通过无量纲特征设计和物理信息损失函数，在保持精度的同时降低计算成本，并实现跨不同问题设置的强大泛化能力。
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新研究揭示SciML模型中的三状态结构
研究人员发现，无论使用何种具体的模型、约束执行或优化器，科学机器学习（SciML）模型都存在一个一致的三状态结构。优化效果在这些状态之间存在显著差异，表明没有一种单一方法是普遍最优的。该研究还揭示了SciML模型中细粒度的失效模式，这些模式会使标准的损失景观解释复杂化，并提供了一个理解和改进SciML鲁棒性的新框架。
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AI模拟器有望提高大气模型精度
研究人员探索了使用科学机器学习（SciML）模拟器来增强全球大气模型中气溶胶过程的表示。他们的研究重点是在 Energy Exascale Earth System Model version 2 (E3SMv2) 中模拟气溶胶微物理，并考察了网络架构复杂性和变量归一化等因素。研究结果表明，优化收敛性、缩放策略和网络复杂性对模拟精度有显著影响，在正确缩放和收敛的情况下，更简单的架构也能取得有希望的结果。