論文の概要: MetamatBench: Integrating Heterogeneous Data, Computational Tools, and Visual Interface for Metamaterial Discovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.20299v1
• Date: Thu, 08 May 2025 19:23:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-01 23:16:01.449683
• Title: MetamatBench: Integrating Heterogeneous Data, Computational Tools, and Visual Interface for Metamaterial Discovery
• Title（参考訳）: MetamatBench: 異種データの統合,計算ツール,メタマテリアル発見のためのビジュアルインターフェース
• Authors: Jianpeng Chen, Wangzhi Zhan, Haohui Wang, Zian Jia, Jingru Gan, Junkai Zhang, Jingyuan Qi, Tingwei Chen, Lifu Huang, Muhao Chen, Ling Li, Wei Wang, Dawei Zhou,
• Abstract要約: 3つのレベルで動作するMetamatBenchという統合フレームワークを導入します。 データレベルでは、5つの異質なマルチモーダルなメタマテリアルデータセットを統合し、標準化する。 MLレベルは、メタマテリアル発見のために17の最先端のMLメソッドを適用する包括的なツールキットを提供する。 ユーザレベルでは、複雑なML技術と非ML研究者のギャップを埋める、視覚的インタラクティブなインターフェースが特徴である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.74367505796871
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Metamaterials, engineered materials with architected structures across multiple length scales, offer unprecedented and tunable mechanical properties that surpass those of conventional materials. However, leveraging advanced machine learning (ML) for metamaterial discovery is hindered by three fundamental challenges: (C1) Data Heterogeneity Challenge arises from heterogeneous data sources, heterogeneous composition scales, and heterogeneous structure categories; (C2) Model Complexity Challenge stems from the intricate geometric constraints of ML models, which complicate their adaptation to metamaterial structures; and (C3) Human-AI Collaboration Challenge comes from the "dual black-box'' nature of sophisticated ML models and the need for intuitive user interfaces. To tackle these challenges, we introduce a unified framework, named MetamatBench, that operates on three levels. (1) At the data level, we integrate and standardize 5 heterogeneous, multi-modal metamaterial datasets. (2) The ML level provides a comprehensive toolkit that adapts 17 state-of-the-art ML methods for metamaterial discovery. It also includes a comprehensive evaluation suite with 12 novel performance metrics with finite element-based assessments to ensure accurate and reliable model validation. (3) The user level features a visual-interactive interface that bridges the gap between complex ML techniques and non-ML researchers, advancing property prediction and inverse design of metamaterials for research and applications. MetamatBench offers a unified platform deployed at http://zhoulab-1.cs.vt.edu:5550 that enables machine learning researchers and practitioners to develop and evaluate new methodologies in metamaterial discovery. For accessibility and reproducibility, we open-source our benchmark and the codebase at https://github.com/cjpcool/Metamaterial-Benchmark.
• Abstract（参考訳）: メタマテリアル(Metamaterials)は、複数の長さのスケールで建築された構造を持つ材料で、従来の素材を超越した、前例のない、調整可能な機械的特性を提供する。 しかし、メタマテリアル発見に先進機械学習(ML)を活用することは、(C1)データヘテロジネリティチャレンジは、異種データソース、異種構成スケール、異種構造カテゴリから生じ、(C2)モデル複雑度チャレンジは、メタマテリアル構造への適応を複雑にするMLモデルの複雑な幾何学的制約に由来する。 これらの課題に対処するため、MetamatBenchという統合フレームワークを導入しました。 1)データレベルでは,5つの異種多モードメタマテリアルデータセットを統合し,標準化する。 2) MLレベルは、17の最先端MLメソッドをメタマテリアル発見に適用する包括的なツールキットを提供する。 さらに、正確で信頼性の高いモデル検証を保証するために、要素ベースの有限評価を備えた12の新たなパフォーマンス指標を備えた総合的な評価スイートも含まれている。 3) ユーザレベルでは,複雑なML技術と非ML研究者のギャップを埋める視覚対話インタフェースが特徴であり,研究や応用のためのメタマテリアルの特性予測と逆設計が進んでいる。 MetamatBenchはhttp://zhoulab-1.cs.vt.edu:5550にデプロイされた統一プラットフォームを提供する。 アクセシビリティと再現性のために、私たちはベンチマークとコードベースをhttps://github.com/cjpcool/Meta Material-Benchmark.comでオープンソース化しました。

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