연구진이 그래프 신경망을 활용한 새로운 대수 멀티그리드(AMG) 스무더를 개발했어요. 이 스무더는 압력-푸아송 방정식의 해를 빠르게 찾도록 설계되었어요.
GCIN(Graph Convolutional Isomorphism Network)을 변형하여 최적의 다항식 계수를 예측하고, 다양한 격자 구조에 적합한 희소 슈도 역 연산자를 구축해요.
벤치마크 테스트에서 최대 37%의 속도 향상을 보였으며, AirfRANS 데이터셋과 같은 산업 현장 문제에서도 솔버의 수렴 속도를 가속화했어요.