Efficient and Scalable Foundation Model for Metamaterial Design

Abstract

최근 AI 기반 설계 발전은 적층 제조의 적용 범위를 다양한 스케일로 확장시키며 다양한 산업 분야에서 활용되고 있다. 특히 메타물질은 구조적 특징을 통해 맞춤형 기계적 특성을 구현함으로써 내구성, 안정성, 효율성에서 발전을 이루었으나, 이를 실제 산업에 활용하기 위해서는 복잡한 구조-물성 관계를 파악할 방법론이 요구된다. 하지만 기존 접근법은 높은 계산 비용, 제한적 일반화, 노이즈 민감성 등의 한계를 지닌다. 이를 해결하기 위해 제안된 메타물질 파운데이션 오퍼레이터 모델은 제로샷 설계능력과 노이즈 저감 성능을 입증하였다. 본 연구에서는 이진 선형 계층을 도입한 경량화 파운데이션 모델을 제안하며, 계산 비용과 학습 시간을 줄이면서 추론 속도를 향상시켜 그린 AI 구현에 기여함을 시사한다.