A Multi-Agent Framework Integrating Large Language Models and Generative AI for Accelerated Metamaterial Design

要約

卓越した機械的、電磁特性、熱特性で有名なメタマテリアルは、多様なアプリケーション全体で変革の可能性を保持しますが、その設計は労働集約的な試行錯誤の方法と限られたデータの相互運用性によって制約されたままです。
ここでは、大規模な言語モデルを最先端の生成AIと相乗的に統合してメタマテリアルデザインに革命をもたらす新しいマルチエージェントフレームワークであるCrossmatagentを紹介します。
エージェントの階層的なチームを調整することにより – パターン分析、建築統合、迅速なエンジニアリング、監督フィードバックなどのタスクに特化している – 私たちシステムは、Dall-E 3の生成精度と微調整された安定拡散XLモデルの生成精度とともにGPT-4oのマルチモーダル推論を活用します。
この統合アプローチは、データの増強を自動化し、設計の忠実度を高め、シミュレーションと3Dの印刷対応のメタマテリアルパターンを生成します。
さまざまな負荷条件下でのクリップベースのアライメント、SHAP解釈可能性分析、および機械的シミュレーションなどの包括的な評価は、多様で再現可能な、アプリケーション対応のデザインを生成するフレームワークの能力を示しています。
したがって、クロスマタゲントは、概念的な革新と実際の実現のギャップを埋めるスケーラブルでAI駆動型のパラダイムを確立し、加速されたメタマテリアル発達の方法を開きます。

要約(オリジナル)

Metamaterials, renowned for their exceptional mechanical, electromagnetic, and thermal properties, hold transformative potential across diverse applications, yet their design remains constrained by labor-intensive trial-and-error methods and limited data interoperability. Here, we introduce CrossMatAgent–a novel multi-agent framework that synergistically integrates large language models with state-of-the-art generative AI to revolutionize metamaterial design. By orchestrating a hierarchical team of agents–each specializing in tasks such as pattern analysis, architectural synthesis, prompt engineering, and supervisory feedback–our system leverages the multimodal reasoning of GPT-4o alongside the generative precision of DALL-E 3 and a fine-tuned Stable Diffusion XL model. This integrated approach automates data augmentation, enhances design fidelity, and produces simulation- and 3D printing-ready metamaterial patterns. Comprehensive evaluations, including CLIP-based alignment, SHAP interpretability analyses, and mechanical simulations under varied load conditions, demonstrate the framework’s ability to generate diverse, reproducible, and application-ready designs. CrossMatAgent thus establishes a scalable, AI-driven paradigm that bridges the gap between conceptual innovation and practical realization, paving the way for accelerated metamaterial development.

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