AIが解く世界の難問 · 天文学・宇宙 · arXiv · 2026-10-26
乱流・自己重力流体の多次元計算における物理情報ニューラルネットワーク
原題: Physics Informed Neural Network for Multi-dimensional Turbulent Self-gravitating Flows
乱流と自己重力を伴う分子雲の計算は、解像度や次元が増すと格子法では高コストになるため、メッシュを使わない代替手法として物理情報ニューラルネットワーク（PINN）を適用した。等温の分子雲について、亜音速と超音速、2次元と3次元の条件で検証し、有限体積法コードAthena++と比較した。その結果、複数の自由落下時間にわたる流れの全体的な進化を再現でき、解像度を128^3から1024^3に上げても学習コストの増加は25%未満であった。