概要
「neural-flow-surrogates」は、多孔質媒体におけるCO₂/ブラインの二相流シミュレーションを高速化するためのニューラルサロゲートのオープンベンチマークプロジェクトです。
フーリエニューラルオペレーター（FNO）や条件付き拡散モデル（U-Net、DiT）などを活用し、少量のデータから精度、推論速度、不確実性較正の観点から性能を評価します。
特に、結合された飽和と圧力の状態を自己回帰的に予測することで、フルタイムステップの展開を実現し、シミュレーションの効率化を図ります。
このプロジェクトは、二相流シミュレーションの効率的な代替手法や不確実性評価に関心のある研究者やエンジニアを対象としています。
互換性・特徴
- Python
- Julia
- CLI
- 機械学習
- ベンチマーク
- 研究用途
基本情報
| ライセンス | MIT |
| Stars | 1 |
| カテゴリ | 画像生成 |
| アクティビティ | low |