EvoMesh는 메시 기반 물리 시뮬레이션을 위한 새로운 완전 미분 가능 프레임워크입니다. 기존의 계층적 그래프 구조 기반 방법들이 수동으로 설계된 고정된 계층 구조에 의존하여 복잡한 시스템의 역동적인 변화에 적응하는 데 한계가 있는 것과 달리, EvoMesh는 물리적 입력에 의해 적응적으로 안내되는 방식으로 그래프 계층 구조와 물리적 동역학을 함께 학습합니다. 이를 위해 이방성 메시지 전달(anisotropic message passing)을 도입하여 각 계층 내 노드 간 방향 특이적 동적 특징 집계를 가능하게 하고, 물리적 맥락에 기반하여 다음 계층 수준의 노드 선택 확률을 동시에 학습합니다. 이를 통해 보다 유연한 메시지 지름길을 생성하고 장거리 의존성을 포착하는 모델의 능력을 향상시킵니다. 다섯 개의 벤치마크 물리 시뮬레이션 데이터셋에 대한 광범위한 실험 결과, EvoMesh는 최신 고정 계층 메시지 전달 네트워크보다 훨씬 우수한 성능을 보여줍니다.
