論文の概要: Joint Discrete-Continuous Flow Matching for Open-Vocabulary Inverse Design of Multilayer Optical Coatings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.08392v1
• Date: Thu, 09 Jul 2026 12:17:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-10 14:45:27.520951
• Title: Joint Discrete-Continuous Flow Matching for Open-Vocabulary Inverse Design of Multilayer Optical Coatings
• Title（参考訳）: 多層光皮膜の開語彙逆設計のための連成離散連続流整合
• Authors: Zhiyi Li, Yuheng Jin, Yidan Huang, Nan Chen, Hongyan Fu, Yikun Bu,
• Abstract要約: IrisFlowは、クエリベースのオープンボキャブラリフローマッチングフレームワークで、コーティングでインスタンス化されている。 流通目標を忠実に再構築し、15の材料保持銀行で同じ順序の精度を維持する。 ベースラインのマテリアルライブラリの自己回帰ベースラインよりも優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.27117324833422
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Amortized neural inverse design typically remains closed-world: component choices are fixed vocabulary tokens, coordinate grids are frozen at training time, and continuous variables are discretized into sequence tokens. Multilayer optical coatings are an industrially important instance, coupling material sequence, layer thickness and wavelength-dependent response. We present IrisFlow, a query-based, open-vocabulary flow-matching framework instantiated in coatings: the target reflectance/transmittance spectrum, wavelength grid, candidate-material optical constants and layer count are supplied at query time. Candidate materials enter as wavelength-aware optical tokens rather than learned identities; material sequences are sampled by discrete flow matching over the query's candidate bank, thicknesses by continuous flow matching without discretization. A single 136M-parameter model designs 2-100-layer stacks. Across a 224-task benchmark it reconstructs in-distribution targets faithfully and retains same-order accuracy on a 15-material held-out bank without retraining; it reconstructs bands up to 1100 nm beyond its training envelope, designs against analytic application specifications and outperforms an autoregressive baseline on that baseline's material library. With optical constants calibrated to our deposition process, IrisFlow designs four color-displaying coolers, fabricated by ion-assisted evaporation: the three chromatic devices reach a CIEDE2000 color error of 3.1-5.2 while retaining 93-95% solar near-infrared reflectance, demonstrating open-vocabulary design carried through to fabricated coatings.
• Abstract（参考訳）: コンポーネントの選択は固定ボキャブラリトークン、座標格子はトレーニング時に凍結され、連続変数はシーケンストークンに識別される。 多層光学コーティングは産業的に重要な例であり、結合材料配列、層厚、波長依存性の応答である。 対象反射率/透過スペクトル,波長格子,候補物質光学定数,層数などを問合せ時に供給する,問合せベースのオープンボキャブラリフローマッチングフレームワークであるIrisFlowを提案する。 候補物質は、学習したアイデンティティではなく波長対応の光学トークンとして入力され、材料シーケンスはクエリの候補バンク上の離散フローマッチングによってサンプリングされる。 1基の136Mパラメーターモデルが2-100層スタックを設計した。 224タスクのベンチマークでは、配信対象を忠実に再構築し、トレーニングなしで15素材の保持された銀行で同じ順序の精度を維持し、トレーニングエンベロープを超えて最大1100nmの帯域を再構築し、分析アプリケーション仕様に対して設計し、ベースラインの材料ライブラリ上で自己回帰ベースラインを上回る性能を発揮する。 IrisFlowは、堆積過程に合わせて調整された光学定数を用いて、イオンアシスト蒸着により作製された4つの色表示冷却器を設計した: 3つの色のデバイスは、93-95%の太陽近赤外反射率を維持しながら、CIEDE2000色誤差3.1-5.2に達する。

関連論文リスト

• Compositional Literary Primitives in Instruction-Tuned LLMs: Cross-Architectural SAE Features for Self, Style, and Affect [0.0]
  文芸プリミティブの合成アーキテクチャを2つの命令調整された大言語モデルで特徴付ける。 4つの機能クラスが出現する: ターゲットの語彙トークンを促進するネーミングゲート、ファーストパーソンレジスタ機能の11セルフクラスタ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-11T23:01:27Z)
• Photonic AI: A Hybrid Diffractive Holographic Neural System for Passive Optical Real-Time Image Classification [0.0]
  本稿では,画像分類のためのハイブリッドな回折ホログラフィーアーキテクチャを提案する。 提案モデルでは,Diffractive Optical Neural Network (DONN) とホログラフィ干渉学習 (HIBL) 演算子を結合する。 MNISTの物理インフォームドシミュレーションでは、約25,000の位相要素を持つ3層系が91.2%のテスト精度を達成している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-14T10:34:14Z)
• Inverse Design of Optical Multilayer Thin Films using Robust Masked Diffusion Models [0.0]
  光学多層スタックの逆設計は、所望の目標スペクトルから層材料、厚み、および順序を推測する。 光学スペクトルを用いた逆薄膜設計のためのマスク付き拡散言語モデルである textttOptoLlama を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-01T16:33:05Z)
• Beyond Lux thresholds: a systematic pipeline for classifying biologically relevant light contexts from wearable data [0.0]
  本研究の目的は、ウェアラブルスペクトルデータから自然対人工光を分類するための、被験者が評価し、再現可能なパイプラインと実行可能な設計規則を確立し、検証することである。 我々は26名のActLumusの記録を分析し、それぞれが10秒のサンプリングで少なくとも7日間監視し、毎日の露光日記と組み合わせた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-05T22:02:02Z)
• Lazy Layers to Make Fine-Tuned Diffusion Models More Traceable [70.77600345240867]
  新たな任意の任意配置(AIAO)戦略は、微調整による除去に耐性を持たせる。 拡散モデルの入力/出力空間のバックドアを設計する既存の手法とは異なり,本手法では,サンプルサブパスの特徴空間にバックドアを埋め込む方法を提案する。 MS-COCO,AFHQ,LSUN,CUB-200,DreamBoothの各データセットに関する実証研究により,AIAOの堅牢性が確認された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-01T12:03:39Z)
• Hierarchical Audio-Visual Information Fusion with Multi-label Joint Decoding for MER 2023 [51.95161901441527]
  本稿では,離散的感情と次元的感情の両方を認識するための新しい枠組みを提案する。 基礎モデルから抽出した深い特徴は、生ビデオの頑健な音響的および視覚的表現として使用される。 我々の最終システムは最先端のパフォーマンスを達成し、MER-MULTIサブチャレンジのリーダーボードで3位にランクインする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-11T03:19:10Z)
• Fingerprint and universal Markovian closure of structured bosonic environments [53.869623568923515]
  本研究では, ボソニック環境のチェーンマッピング変換の特性を利用して, 環境の特徴的特徴, 指紋を捉えることができる有限なモードの集合を同定する。 マルコフ閉包は、標準連鎖写像技術に関して二次的なスピードアップを提供することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-03T11:08:50Z)
• Generative Modelling of BRDF Textures from Flash Images [50.660026124025265]
  我々は、容易にキャプチャ、セマンティックな編集、一貫した、視覚素材の外観の効率よく再現できる潜在空間を学習する。 2番目のステップでは、材料コードに基づいて、私たちの方法は、BRDFモデルパラメータの無限で多様な空間フィールドを生成します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-23T18:45:18Z)
• Data-Driven Discovery of Molecular Photoswitches with Multioutput Gaussian Processes [51.17758371472664]
  フォトウィッチ可能な分子は、光によってアクセスされる2つ以上の異性体である。 本稿では、データセットキュレーションとマルチタスク学習を基盤とした、分子フォトウィッチのためのデータ駆動探索パイプラインを提案する。 提案手法は, 市販フォトウィッチ可能な分子のライブラリーをスクリーニングし, 実験的に検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-28T20:59:03Z)
• Temporal-Spatial Neural Filter: Direction Informed End-to-End Multi-channel Target Speech Separation [66.46123655365113]
  ターゲット音声分離とは、混合信号からターゲット話者の音声を抽出することを指す。 主な課題は、複雑な音響環境とリアルタイム処理の要件である。 複数話者混合から対象音声波形を直接推定する時間空間ニューラルフィルタを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-02T11:12:50Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。