論文の概要: A Foundation Model for Material Fracture Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.23077v1
• Date: Wed, 30 Jul 2025 20:23:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-01 17:19:08.705729
• Title: A Foundation Model for Material Fracture Prediction
• Title（参考訳）: 材料破壊予測の基礎モデル
• Authors: Agnese Marcato, Aleksandra Pachalieva, Ryley G. Hill, Kai Gao, Xiaoyu Wang, Esteban Rougier, Zhou Lei, Vinamra Agrawal, Janel Chua, Qinjun Kang, Jeffrey D. Hyman, Abigail Hunter, Nathan DeBardeleben, Earl Lawrence, Hari Viswanathan, Daniel O'Malley, Javier E. Santos,
• Abstract要約: フラクチャー予測のためのデータ駆動基礎モデルを提案する。 シミュレーター、幅広い材料、様々な負荷条件で作動する。 さまざまな下流タスクに関する最小限のデータで微調整できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.06207593775499
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Accurately predicting when and how materials fail is critical to designing safe, reliable structures, mechanical systems, and engineered components that operate under stress. Yet, fracture behavior remains difficult to model across the diversity of materials, geometries, and loading conditions in real-world applications. While machine learning (ML) methods show promise, most models are trained on narrow datasets, lack robustness, and struggle to generalize. Meanwhile, physics-based simulators offer high-fidelity predictions but are fragmented across specialized methods and require substantial high-performance computing resources to explore the input space. To address these limitations, we present a data-driven foundation model for fracture prediction, a transformer-based architecture that operates across simulators, a wide range of materials (including plastic-bonded explosives, steel, aluminum, shale, and tungsten), and diverse loading conditions. The model supports both structured and unstructured meshes, combining them with large language model embeddings of textual input decks specifying material properties, boundary conditions, and solver settings. This multimodal input design enables flexible adaptation across simulation scenarios without changes to the model architecture. The trained model can be fine-tuned with minimal data on diverse downstream tasks, including time-to-failure estimation, modeling fracture evolution, and adapting to combined finite-discrete element method simulations. It also generalizes to unseen materials such as titanium and concrete, requiring as few as a single sample, dramatically reducing data needs compared to standard ML. Our results show that fracture prediction can be unified under a single model architecture, offering a scalable, extensible alternative to simulator-specific workflows.
• Abstract（参考訳）: 安全で信頼性の高い構造、機械システム、ストレス下で機能するエンジニアリングコンポーネントを設計するために、材料がいつ、どのように失敗するかを正確に予測する。 しかし、実際の応用において、材料、測地、および載荷条件の多様性をモデル化することは依然として困難である。 機械学習(ML)メソッドは将来性を示すが、ほとんどのモデルは狭いデータセットでトレーニングされており、堅牢性に欠け、一般化に苦慮している。 一方、物理ベースのシミュレータは、高忠実性予測を提供するが、特殊な手法で断片化されており、入力空間を探索するためにはかなりの高性能な計算資源を必要とする。 これらの制約に対処するため, フラクチャー予測のためのデータ駆動基礎モデル, シミュレータを横断するトランスフォーマーベースアーキテクチャ, 幅広い材料(プラスチックボンド爆薬, 鋼, アルミニウム, シェール, タングステンなど), 多様な負荷条件について述べる。 このモデルは構造化メッシュと非構造化メッシュの両方をサポートし、材料特性、境界条件、ソルバ設定を指定するテキスト入力デッキの大規模な言語モデル埋め込みと組み合わせる。 このマルチモーダル入力設計は、モデルアーキテクチャを変更することなく、シミュレーションシナリオ間で柔軟な適応を可能にする。 トレーニングされたモデルは、タイム・トゥ・フェイル推定、フラクチャーのモデル化、有限離散要素法シミュレーションへの適応など、さまざまな下流タスクに関する最小限のデータで微調整することができる。 また、チタンやコンクリートのような目に見えない材料に一般化し、単一のサンプルしか必要とせず、標準のMLと比べてデータの必要性を劇的に減らす。 この結果から, フラクチャー予測は単一モデルアーキテクチャの下で統一され, シミュレータ固有のワークフローに代わるスケーラブルで拡張可能な代替手段が提供されることがわかった。

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