[AI 프로젝트 코딩기술서] GNN을 이용한 유체 시뮬레이션 구현 및 비교
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IoT, 인공지능, 빅데이터의 상호관계 및 실무지식을 심화학습하고 산업과 사회에서 겪는 소프트웨어 문제를 코딩을 통해 해결하여 기술적 이슈와 응용능력 배양

 
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콘텐츠 소개(About Contents)

일반적으로 N body problems 나 유체해석 같은 다양한 물리문제들을 풀기 위해서는 우선 (편)미분방정식을 세운 후, FEM 과 같은 수치해석적 방법들을 이용해 해를 구하는 방식이 주로 사용되어져 왔다. 하지만, 최근 여러 인경신경망 모델들이 개발되면서 간단한 MLP를 이용해 N body problem 을 푸는 등(Choudhary et al., 2020) 다양한 Neural net 들을 이용해 특정 물리문제의 해를 학습시키고, 이를 바탕으로 일반적인 케이스에서의 해를 찾아내도록 하는 방법들이 시도되어지고 있다. 본 프로젝트에서는 그 중 Graph Net을 이용해 유체시뮬레이션을 구현한 논문(Alvaro et al., 2020)을 대략적으로 구현해보고, 이를 기존의 수치해석적 방법의 결과와 비교해보고자 하였다.

Institution 글로벌공학교육센터(Global Education Center for Engineers)
Subject IoT·인공지능·빅데이터

기획자(Planner)

서울대학교 자연과학대학 물리천문학부   
박태영

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