論文の概要: Toward a Robust and Generalizable Metamaterial Foundation Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.02436v1
• Date: Thu, 03 Jul 2025 08:48:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-04 15:37:15.979226
• Title: Toward a Robust and Generalizable Metamaterial Foundation Model
• Title（参考訳）: ロバストで一般化可能なメタマテリアル基礎モデルを目指して
• Authors: Namjung Kim, Dongseok Lee, Jongbin Yu, Sung Woong Cho, Dosung Lee, Yesol Park, Youngjoon Hong,
• Abstract要約: ベイズ変圧器をベースとした大規模言語モデルであるメタマテリアル基礎モデル(MetaFO)を紹介する。 メタマテリアルを、材料特性を構造応答にマッピングする演算子として扱うことにより、メタフォは複雑な構造とプロパティの関係を明らかにする。 このスケーラブルで一般化可能なフレームワークは、AI駆動メタマテリアル発見のパラダイムシフトであり、次世代のイノベーションへの道を開くものだ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0049721990828084
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Advances in material functionalities drive innovations across various fields, where metamaterials-defined by structure rather than composition-are leading the way. Despite the rise of artificial intelligence (AI)-driven design strategies, their impact is limited by task-specific retraining, poor out-of-distribution(OOD) generalization, and the need for separate models for forward and inverse design. To address these limitations, we introduce the Metamaterial Foundation Model (MetaFO), a Bayesian transformer-based foundation model inspired by large language models. MetaFO learns the underlying mechanics of metamaterials, enabling probabilistic, zero-shot predictions across diverse, unseen combinations of material properties and structural responses. It also excels in nonlinear inverse design, even under OOD conditions. By treating metamaterials as an operator that maps material properties to structural responses, MetaFO uncovers intricate structure-property relationships and significantly expands the design space. This scalable and generalizable framework marks a paradigm shift in AI-driven metamaterial discovery, paving the way for next-generation innovations.
• Abstract（参考訳）: 材料機能性の進歩は様々な分野のイノベーションを加速させ、そこではメタマテリアルは構成ではなく構造によって定義される。 人工知能(AI)が主導する設計戦略の台頭にもかかわらず、その影響はタスク固有のリトレーニング、不適切なアウト・オブ・ディストリビューション(OOD)の一般化、前方および逆設計のための別々のモデルの必要性によって制限されている。 これらの制約に対処するために,ベイズ変圧器をベースとした大規模言語モデルであるメタマテリアル・ファンデーション・モデル(MetaFO)を導入する。 MetaFOはメタマテリアルの基礎となる力学を学習し、様々な、目に見えない材料特性と構造的応答の組み合わせにわたる確率的ゼロショット予測を可能にする。 また、OOD条件下でも非線形逆設計が優れている。 メタマテリアルを材料特性を構造応答にマッピングする演算子として扱うことにより、メタフォは複雑な構造-プロパティの関係を明らかにし、設計空間を著しく拡張する。 このスケーラブルで一般化可能なフレームワークは、AI駆動メタマテリアル発見のパラダイムシフトであり、次世代のイノベーションへの道を開くものだ。

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