Anisotropic Permeability Tensor Prediction from Porous Media Microstructure via Physics-Informed Progressive Transfer Learning with Hybrid CNN-Transformer
本論文は、最大 20000 個の合成多孔質媒体サンプルを用いた段階的転移学習と物理制約を組み合わせたハイブリッド CNN-Transformer(MaxViT)アーキテクチャを提案し、従来の数値シミュレーションに比べて大幅に高速かつ高精度に多孔質媒体の透過率テンソルを予測する新しいフレームワークを示しています。