계층적 접촉 메시 트랜스포머를 사용한 유연한 몸체 충돌 역학 학습

최근, 복잡한 고차원 물리 시스템을 모델링하기 위해 많은 메시 기반 그래프 신경망(GNN) 모델이 제안되었습니다. 이러한 모델들은 전통적인 수치 해석기와 비교하여 해결 시간을 크게 단축시키는 데에서 뛰어난 성과를 거두었습니다. 일반적으로 이러한 방법들은 i) 물리 역학 문제 해결의 계산 비용을 줄이는 것과/또는 ii) 유체 및 강체 역학의 해상도 정확성을 향상시키는 기술을 제안하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 그러나, 매우 짧은 시간 내에 발생하는 순간 충돌이 있는 유연체 역학의 도전 과제를 효과적으로 해결할 수 있는지 여부는 아직 충분히 연구되지 않았습니다. 본 논문에서는 계층적 메시 구조를 사용하고, 공간적으로 멀리 떨어진 위치 간의 충돌로 인한 장거리 의존성을 학습할 수 있는 계층적 접촉 메시 트랜스포머(Hierarchical Contact Mesh Transformer, HCMT)를 제시합니다. 두 개의 상위 메시 위치가 하위 메시에서 두 개의 먼 위치에 해당하므로, HCMT는 장거리 상호작용을 가능하게 하고, 계층적 메시 구조는 충돌 효과를 빠르게 먼 위치로 전파합니다. 이를 위해 HCMT는 접촉 메시 트랜스포머(Contact Mesh Transformer, CMT)와 계층적 메시 트랜스포머(Hierarchical Mesh Transformer, HMT)로 구성됩니다. 마지막으로, 본 논문에서는 디스플레이 산업에서 제품 설계에 자주 사용되는 실험 조건을 반영하는 유연체 역학 데이터셋을 제안합니다. 또한 잘 알려진 벤치마크 데이터셋을 사용하여 여러 베이스라인의 성능을 비교하였습니다. 결과는 HCMT가 기존 방법들보다显著的性能提升(significant performance improvements)를 제공함을 보여줍니다. 우리의 코드는 https://github.com/yuyudeep/hcmt에서 이용 가능합니다.注：在最后一句中，“显著的性能提升”是中文，可能是由于原文中的“significant performance improvements”被误输入为中文。这里我将其翻译回韩文以保持一致性。修正后的最后一句：결과는 HCMT가 기존 방법들보다 유의미한 성능 향상을 제공함을 보여줍니다. 우리의 코드는 https://github.com/yuyudeep/hcmt에서 이용 가능합니다.