UniMate：用于机械亚材料生成、属性预测与条件确认的统一模型
机器学习
2025-06-23 v1 人工智能
摘要
亚材料是一种人工设计的材料，旨在满足自然界中难以实现的属性，如超刚性和负指数材料。在机械亚材料设计中，通常涉及三个关键模态，即3D拓扑结构、密度条件和机械属性。真实世界的复杂应用场景对机器学习模型提出了要求，即必须同时考虑这三个模态。然而，广泛的文献调查表明，大多数现有工作仅考虑两个模态，例如给定3D拓扑结构预测机械属性，或根据所需属性生成3D拓扑结构。因此，仍存在显著的技术空白，使得当前最先进的机器学习模型无法完整捕获这三个模态。鉴于此，我们提出了统一模型UniMate，其包含一个模态对齐模块和一个协同扩散生成模块。实验表明，UniMate在拓扑生成任务、属性预测任务和条件确认任务中分别比其他基线模型提高了最高可达80.2%、5.1%和50.2%。我们在GitHub上开源了我们的UniMate模型及其相应结果，链接为https://github.com/wzhan24/UniMate。
引用
@article{arxiv.2506.15722,
title = {UniMate: A Unified Model for Mechanical Metamaterial Generation, Property Prediction, and Condition Confirmation},
author = {Wangzhi Zhan and Jianpeng Chen and Dongqi Fu and Dawei Zhou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.15722},
year = {2025}
}