UniMate: 기계 메타물질 생성, 특성 예측 및 상태 확인을 위한 통합 모델

메타물질은 자연에서 발견되지 않는 특성을 갖도록 설계된 인공 물질로, 초강성과 음의 물질 지수 등이 포함됩니다. 기계 메타물질 설계에서는 일반적으로 3D 토폴로지, 밀도 조건, 그리고 기계적 특성이라는 세 가지 주요 모드가 관련됩니다. 실제 복잡한 적용 시나리오는 이 세 가지 모드를 모두 고려해야 하는 엄격한 요구 사항을 머신 러닝 모델에 제시합니다. 그러나 포괄적인 문헌 검토 결과 대부분의 기존 연구는 두 개의 모드만 고려하고 있음을 나타냅니다. 예를 들어, 3D 토폴로지를 주어졌을 때 기계적 특성을 예측하거나 필요한 특성이 주어졌을 때 3D 토폴로지를 생성하는 등의 작업이 있습니다. 따라서 최신 머신 러닝 모델이 전체를 포착하는 데 여전히 큰 격차가 존재합니다. 이를 해결하기 위해 우리는 모드 정렬 모듈과 협동 확산 생성 모듈로 구성된 통합 모델인 UniMate(유니메이트)를 제안합니다. 실험 결과 UniMate는 토폴로지 생성 작업, 특성 예측 작업, 그리고 조건 확인 작업에서 각각 최대 80.2%, 5.1%, 50.2%까지 다른 베이스라인 모델들을 능가하는 것으로 나타났습니다. 우리는 제안한 UniMate(유니메이트) 모델과 해당 결과를 오픈 소스로 제공하며, 자세한 내용은 https://github.com/wzhan24/UniMate에서 확인할 수 있습니다.