使用多模态先验的VAE回归进行材料微结构设计

我们提出了一种基于变分自编码器的模型，用于构建正向和逆向结构-性能关联，这是计算材料科学中一个至关重要的问题。我们的模型系统地将VAE与回归相结合，通过一个以回归变量为条件的双层先验将两个模型联系起来。回归损失与变分自编码器的重构损失联合优化，学习与性能预测和重构相关的微结构特征。所得模型可用于正向和逆向预测，即预测给定微结构的性能，以及预测获得给定性能所需的微结构。由于逆问题是不适定的（一对多），我们使用多模态高斯混合先验推导目标函数，使模型能够为目标性能集推断多个微结构。我们表明，对于正向预测，我们的模型与最先进的正向模型一样准确。此外，我们的方法实现了直接的逆向推断。我们表明，使用我们的模型推断出的微结构能够相当准确地实现所需性能，避免了昂贵的优化循环。