Predicting Grain Growth Evolution Under Complex Thermal Profiles with Deep Learning through Thermal Descriptor Modulation
이 논문은 기존 ConvLSTM 모델에 열 조건을 위한 FiLM (Feature-wise Linear Modulation) 기법을 도입하여, 일정 온도 조건에 국한되었던 이전의 한계를 극복하고 가변적인 열적 프로파일 하에서도 정밀하게 입자 성장 진화를 예측할 수 있는 딥러닝 프레임워크를 제안합니다.