本研究では、メッシュ情報を必要とせずに、粗い流体シミュレーションデータから高解像度シミュレーションを正確に予測する新しいフレームワーク「PointSAGE」を提案する。PointSAGEは、ポイントクラウドデータを利用し、グローバルな特徴抽出とローカルな特徴抽出を組み合わせることで、メッシュ依存性のない高解像度予測を実現する。
低解像度の流体シミュレーションの精度を、深層学習を用いた補正により向上させることができる。
