論文の概要: MeLM, a generative pretrained language modeling framework that solves
forward and inverse mechanics problems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.17525v1
- Date: Fri, 30 Jun 2023 10:28:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-23 18:48:03.210012
- Title: MeLM, a generative pretrained language modeling framework that solves
forward and inverse mechanics problems
- Title（参考訳）: MeLM - 前方および逆メカニクス問題を解決する生成事前学習型言語モデリングフレームワーク
- Authors: Markus J. Buehler
- Abstract要約: 本稿では, 様々な非線形前方・逆問題の解法として, フレキシブルなマルチモーダル力学言語モデル, MeLM を適用する。
このフレームワークは、バイオインスパイアされた階層的ハニカム設計やカーボンナノチューブ力学など、様々な例に適用されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: We report a flexible multi-modal mechanics language model, MeLM, applied to
solve various nonlinear forward and inverse problems, that can deal with a set
of instructions, numbers and microstructure data. The framework is applied to
various examples including bio-inspired hierarchical honeycomb design, carbon
nanotube mechanics, and protein unfolding. In spite of the flexible nature of
the model-which allows us to easily incorporate diverse materials, scales, and
mechanical features-it performs well across disparate forward and inverse
tasks. Based on an autoregressive attention-model, MeLM effectively represents
a large multi-particle system consisting of hundreds of millions of neurons,
where the interaction potentials are discovered through graph-forming
self-attention mechanisms that are then used to identify relationships from
emergent structures, while taking advantage of synergies discovered in the
training data. We show that the model can solve complex degenerate mechanics
design problems and determine novel material architectures across a range of
hierarchical levels, providing an avenue for materials discovery and analysis.
Looking beyond the demonstrations reported in this paper, we discuss other
opportunities in applied mechanics and general considerations about the use of
large language models in modeling, design, and analysis that can span a broad
spectrum of material properties from mechanical, thermal, optical, to
electronic.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,様々な非線形前方・逆問題の解法として,フレキシブルなマルチモーダル力学言語モデル,MELMを適用する。
この枠組みは、バイオインスパイアされた階層ハニカム設計、カーボンナノチューブ力学、タンパク質の展開を含む様々な例に適用される。
多様な材料、スケール、メカニカルな特徴を簡単に取り入れることができるモデルの柔軟な性質にもかかわらず、異なる前方および逆のタスクでうまく機能します。
自己回帰的注意モデルに基づいて、melmは、トレーニングデータで発見されたシナジーを活用しながら、創発的構造から関係を識別するグラフ形成自己照査機構によって相互作用電位が発見される、数億のニューロンからなる大きな多粒子系を効果的に表現する。
このモデルは複雑な縮退した力学設計問題を解き、様々な階層レベルで新しい材料アーキテクチャを決定できることを示し、材料の発見と分析の道筋を提供する。
本稿では, 機械, 熱, 光学, 電子など, 材料特性の幅広い範囲にまたがるモデリング, 設計, 解析における大規模言語モデルの利用について, 応用力学におけるその他の機会について考察する。
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