論文の概要: Data-Driven Design for Metamaterials and Multiscale Systems: A Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.05506v1
• Date: Sat, 1 Jul 2023 22:36:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-16 03:35:44.200342
• Title: Data-Driven Design for Metamaterials and Multiscale Systems: A Review
• Title（参考訳）: メタマテリアルとマルチスケールシステムのためのデータ駆動設計:レビュー
• Authors: Doksoo Lee, Wei Wayne Chen, Liwei Wang, Yu-Chin Chan, Wei Chen
• Abstract要約: メタマテリアル(Metamaterials)は、自然界にある物質を超える効果的な物質パラメータを示すために設計された人工材料である。 メタマテリアルの可能性を最大限に発揮できる魅力的なパラダイムとして、データ駆動設計(Data-driven Design)が生まれています。 我々は、データ駆動モジュールに関する既存の研究を組織し、データ取得、機械学習ベースの単位セル設計、データ駆動型マルチスケール最適化を含む。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.736695579155047
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Metamaterials are artificial materials designed to exhibit effective material parameters that go beyond those found in nature. Composed of unit cells with rich designability that are assembled into multiscale systems, they hold great promise for realizing next-generation devices with exceptional, often exotic, functionalities. However, the vast design space and intricate structure-property relationships pose significant challenges in their design. A compelling paradigm that could bring the full potential of metamaterials to fruition is emerging: data-driven design. In this review, we provide a holistic overview of this rapidly evolving field, emphasizing the general methodology instead of specific domains and deployment contexts. We organize existing research into data-driven modules, encompassing data acquisition, machine learning-based unit cell design, and data-driven multiscale optimization. We further categorize the approaches within each module based on shared principles, analyze and compare strengths and applicability, explore connections between different modules, and identify open research questions and opportunities.
• Abstract（参考訳）: メタマテリアル(Metamaterials)は、自然界にある物質を超える効果的な物質パラメータを示すために設計された人工材料である。 多スケールシステムに組み立てられる設計性に富んだユニットセルで構成されており、例外的でしばしばエキゾチックな機能を持つ次世代デバイスを実現するという大きな期待を持っている。 しかし、広大な設計空間と複雑な構造とプロパティの関係は、設計に重大な課題をもたらす。 メタマテリアルの可能性を最大限に発揮できる魅力的なパラダイムとして、データ駆動設計が登場しています。 本稿では、この急速に発展している分野を概観し、特定のドメインやデプロイメントコンテキストの代わりに一般的な方法論を強調する。 我々は、データ駆動モジュール、データ取得、機械学習に基づくユニットセル設計、データ駆動マルチスケール最適化に関する既存の研究を整理する。 我々はさらに,共有原則に基づいた各モジュール内のアプローチを分類し,強みと適用性を分析し比較し,異なるモジュール間の接続を探索し,オープンリサーチの質問と機会を識別する。

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