論文の概要: How to See Hidden Patterns in Metamaterials with Interpretable Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.05949v1
• Date: Wed, 10 Nov 2021 21:19:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-12 15:31:06.098114
• Title: How to See Hidden Patterns in Metamaterials with Interpretable Machine Learning
• Title（参考訳）: 解釈可能な機械学習によるメタマテリアルの隠れパターンの把握
• Authors: Zhi Chen, Alexander Ogren, Chiara Daraio, L. Catherine Brinson, Cynthia Rudin
• Abstract要約: 我々は,材料単位セルのパターンを見つけるための,解釈可能な多分解能機械学習フレームワークを開発した。 具体的には、形状周波数特徴と単位セルテンプレートと呼ばれるメタマテリアルの2つの新しい解釈可能な表現を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 82.67551367327634
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Metamaterials are composite materials with engineered geometrical micro- and meso-structures that can lead to uncommon physical properties, like negative Poisson's ratio or ultra-low shear resistance. Periodic metamaterials are composed of repeating unit-cells, and geometrical patterns within these unit-cells influence the propagation of elastic or acoustic waves and control dispersion. In this work, we develop a new interpretable, multi-resolution machine learning framework for finding patterns in the unit-cells of materials that reveal their dynamic properties. Specifically, we propose two new interpretable representations of metamaterials, called shape-frequency features and unit-cell templates. Machine learning models built using these feature classes can accurately predict dynamic material properties. These feature representations (particularly the unit-cell templates) have a useful property: they can operate on designs of higher resolutions. By learning key coarse scale patterns that can be reliably transferred to finer resolution design space via the shape-frequency features or unit-cell templates, we can almost freely design the fine resolution features of the unit-cell without changing coarse scale physics. Through this multi-resolution approach, we are able to design materials that possess target frequency ranges in which waves are allowed or disallowed to propagate (frequency bandgaps). Our approach yields major benefits: (1) unlike typical machine learning approaches to materials science, our models are interpretable, (2) our approaches leverage multi-resolution properties, and (3) our approach provides design flexibility.
• Abstract（参考訳）: メタマテリアルは幾何学的ミクロ構造とメソ構造の複合材料であり、ポアソンの負の比や超低せん断抵抗など、珍しい物理的性質をもたらす。 周期的メタマテリアルは繰り返し単位セルで構成され、これらの単位セル内の幾何学的パターンは弾性波や音響波の伝播や制御分散に影響を与える。 本研究では,その動的特性を明らかにする材料単位セルのパターンを見つけるための,新しい解釈可能なマルチレゾリューション機械学習フレームワークを開発する。 具体的には、形状周波数特徴と単位セルテンプレートと呼ばれるメタマテリアルの2つの新しい解釈可能な表現を提案する。 これらの特徴クラスを使って構築された機械学習モデルは、動的材料特性を正確に予測することができる。 これらの特徴表現(特にユニットセルテンプレート)は、より高い解像度の設計で操作できる有用な特性を持っている。 形状周波数特徴や単位セルテンプレートを用いて,より微細な解像度設計空間に確実に移行可能な重要な粗いスケールパターンを学習することにより,粗いスケール物理を変えることなく,単位セルの微細な解像度特徴をほぼ自由に設計することができる。 このマルチレゾリューションアプローチにより、波の伝搬を許容または許容する周波数範囲(周波数帯域)を持つ材料を設計できる(周波数帯域ギャップ)。 1) 材料科学における一般的な機械学習アプローチとは異なり, モデルは解釈可能であること, (2) マルチレゾリューション特性を活用すること, (3) 設計柔軟性を提供すること, である。

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