Multiple Physics Pretraining for Physical Surrogate Models
作者: Michael McCabe, Bruno Régaldo-Saint Blancard, Liam Holden Parker, Ruben Ohana, Miles Cranmer, Alberto Bietti, Michael Eickenberg, Siavash Golkar, Geraud Krawezik, Francois Lanusse, Mariel Pettee, Tiberiu Tesileanu, Kyunghyun Cho, Shirley Ho
分类: cs.LG, cs.AI, stat.ML
发布日期: 2023-10-04 (更新: 2024-12-10)
💡 一句话要点
提出多物理预训练方法以提升物理代理模型的性能
🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 物理代理模型 多物理预训练 变换器 时空系统 迁移学习 流体力学 模型泛化
📋 核心要点
- 现有的物理代理模型通常针对特定系统进行训练，导致模型的通用性和迁移能力不足。
- 本文提出的多物理预训练方法通过同时训练多个物理系统，学习共享特征以提高模型的泛化能力。
- 实验结果表明，MPP预训练的模型在多项任务中表现优异，尤其是在面对未见过的物理组件时，预测精度显著提高。
📝 摘要（中文）
本文介绍了多物理预训练（MPP）方法，这是一种自回归、任务无关的预训练方法，旨在通过变换器对时空系统的物理代理建模。在MPP中，我们并非针对特定物理系统训练单一模型，而是同时训练一个基础模型，以预测多个异质物理系统的动态，从而学习在多个系统中广泛适用的特征并促进迁移学习。我们引入了共享嵌入和归一化策略，将多个系统的场投影到共享的嵌入空间。通过在广泛的流体力学基准上验证我们的方法，我们展示了单个MPP预训练的变换器能够在所有预训练子任务中匹配或超越任务特定的基线，而无需微调。对于下游任务，我们证明了微调MPP训练的模型在多个时间步长上对以前未见的物理组件或高维系统的预测更为准确，相比于从头训练或微调预训练的视频基础模型。我们开源了我们的代码和在多个尺度上训练的模型权重，以便于复现。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决物理代理模型在特定系统训练下的通用性不足问题。现有方法往往无法有效迁移到新的物理系统或高维场景中，限制了其应用范围。
核心思路：论文提出的多物理预训练方法通过训练一个基础模型来同时预测多个异质物理系统的动态，旨在学习广泛适用的特征，从而提升模型的迁移能力和泛化性能。
技术框架：整体架构包括一个共享嵌入空间和归一化策略，多个物理系统的场被投影到该共享空间中。模型通过自回归方式进行训练，能够在多个任务上进行有效的知识迁移。
关键创新：最重要的创新点在于共享嵌入和归一化策略的引入，使得不同物理系统的特征能够在同一空间中进行有效比较和学习，这与传统的单一系统训练方法有本质区别。
关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数以优化多任务学习效果，网络结构上使用了变换器架构，确保模型能够处理复杂的时空动态。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，MPP预训练的变换器在所有预训练子任务中均能匹配或超越任务特定基线，且在下游任务中，微调后的模型在多个时间步长上的预测精度显著提高，尤其是在处理未见物理组件时，提升幅度超过了从头训练或微调预训练视频模型的效果。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括流体力学、气候建模、工程设计等，能够为复杂物理系统的建模提供更高效的解决方案。通过提升模型的迁移能力，MPP方法有望在实际应用中减少训练时间和成本，推动相关领域的研究进展。
📄 摘要（原文）
We introduce multiple physics pretraining (MPP), an autoregressive task-agnostic pretraining approach for physical surrogate modeling of spatiotemporal systems with transformers. In MPP, rather than training one model on a specific physical system, we train a backbone model to predict the dynamics of multiple heterogeneous physical systems simultaneously in order to learn features that are broadly useful across systems and facilitate transfer. In order to learn effectively in this setting, we introduce a shared embedding and normalization strategy that projects the fields of multiple systems into a shared embedding space. We validate the efficacy of our approach on both pretraining and downstream tasks over a broad fluid mechanics-oriented benchmark. We show that a single MPP-pretrained transformer is able to match or outperform task-specific baselines on all pretraining sub-tasks without the need for finetuning. For downstream tasks, we demonstrate that finetuning MPP-trained models results in more accurate predictions across multiple time-steps on systems with previously unseen physical components or higher dimensional systems compared to training from scratch or finetuning pretrained video foundation models. We open-source our code and model weights trained at multiple scales for reproducibility.