メタマテリアルは、自然界には存在しないような超硬さや負の材料指数などの特性を持つ人工材料です。機械用メタマテリアルの設計においては、通常3つの主要なモダリティが関与します。すなわち、3次元トポロジー、密度条件、および機械的特性です。現実世界の複雑な応用シナリオは、これらの3つのモダリティを総合的に考慮する機械学習モデルに厳しい要求を課しています。しかし、包括的な文献レビューによると、既存の多くの研究では2つのモダリティのみが考慮されています。例えば、3次元トポロジーから機械的特性を予測する場合や、必要な特性に基づいて3次元トポロジーを生成する場合などです。したがって、最先端の機械学習モデルが全体像を捉えるためにはまだ大きなギャップがあります。そこで、我々はユニマテ（UniMate）と名付けた統一モデルを提案します。このモデルは、モダリティアライメントモジュールと協調拡散生成モジュールで構成されています。実験結果は、ユニマテが他のベースラインモデルよりもトポロジー生成タスクでは最大80.2%、特性予測タスクでは5.1%、条件確認タスクでは50.2%優れていることを示しています。我々は提案したユニマテモデルと対応する結果をオープンソース化し、https://github.com/wzhan24/UniMate で公開しています。 注：「メタマテリアル」（metamaterials）、「超硬さ」（ultra-stiffness）、「負の材料指数」（negative materials indices）、「3次元トポロジー」（3D topology）、「密度条件」（density condition）、「機械的特性」（mechanical property）、「モダリティアライメントモジュール」（modality alignment module）、「協調拡散生成モジュール」（synergetic diffusion generation module）などの専門用語を使用しました。「ユニマテ」（UniMate）は提案されたモデル名として使用しました。