論文の概要: Foundation Model for Composite Materials and Microstructural Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.06565v2
• Date: Tue, 04 Feb 2025 14:57:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 21:44:25.205983
• Title: Foundation Model for Composite Materials and Microstructural Analysis
• Title（参考訳）: 複合材料の基礎モデルと組織解析
• Authors: Ting-Ju Wei, Chuin-Shan Chen,
• Abstract要約: 複合材料に特化して設計された基礎モデルを提案する。 本研究は, 複合材料における基礎モデルの有効性と有効性について検証した。 このフレームワークは実験データが少ない場合でも高精度な予測を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The rapid advancement of machine learning has unlocked numerous opportunities for materials science, particularly in accelerating the design and analysis of materials. However, a significant challenge lies in the scarcity and high cost of obtaining high-quality materials datasets. While foundation models pre-trained on large datasets have excelled in fields like natural language processing by leveraging latent features through transfer learning, their application in materials science remains limited. Here, we present a foundation model specifically designed for composite materials. Pre-trained on a dataset of short-fiber composites to learn robust latent features, the model accurately predicts homogenized stiffness during transfer learning, even with limited training data. Additionally, our model effectively predicts the material's nonlinear behavior by transferring these learned features to an Interaction-based Material Network, which is a constitutive surrogate model. These results demonstrate the potential of our foundation model to capture complex material behaviors. Our findings validate the feasibility and effectiveness of foundation models in composite materials. We anticipate extending this approach to more complex three-dimensional composite materials, polycrystalline materials, and beyond. Moreover, this framework enables high-accuracy predictions even when experimental data are scarce, paving the way for more efficient and cost-effective materials design and analysis.
• Abstract（参考訳）: 機械学習の急速な進歩は、材料科学、特に材料の設計と分析を加速する多くの機会を解放した。 しかし、重要な課題は、高品質な素材データセットを取得することの不足と高コストにある。 大規模データセット上で事前訓練された基礎モデルは、伝達学習を通じて潜在特徴を活用することによって自然言語処理などの分野で優れているが、材料科学におけるそれらの応用は依然として限られている。 本稿では,複合材料に特化して設計された基礎モデルを提案する。 頑健な潜伏特徴を学習するために、短繊維複合体のデータセットに事前トレーニングされたモデルは、限られた訓練データであっても、転送学習中の均質化剛性を正確に予測する。 さらに,本モデルでは,これらの学習特徴を構成的サロゲートモデルであるインタラクションベース物質ネットワークに伝達することにより,その非線形挙動を効果的に予測する。 これらの結果は, 複雑な物質挙動を捉える基礎モデルの可能性を示すものである。 本研究は, 複合材料における基礎モデルの有効性と有効性について検証した。 このアプローチを,より複雑な3次元複合材料,多結晶材料などに拡張することを期待している。 さらに、実験データが少ない場合でも高精度な予測が可能であり、より効率的で費用対効果の高い材料設計・分析が可能となる。

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