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Probabilistic representation and inverse design of metamaterials based on a deep generative model with semi-supervised learning strategy 글보기
Probabilistic representation and inverse design of metamaterials based on a deep generative model with semi-supervised learning strategy
대표 URL https://doi.org/10.1002/adma.201901111
작성자 관리자 게시일 2020.03.13 조회수 1,172

미국 Northeastern 대학 Yongmin Liu 교수 연구팀은 딥 러닝 기법인 VAE( Variational auto-encoder) 를 통해 메타 물질의 역 설계 연구를 보고하였다. 기존의 딥 러닝에 기반한 메타물질 역 설계 연구들 처럼 메타물질 구조와 성능을 해석할 수 있는 모델링에 더하여 준 지도 학습 모델을 제안하였다.

 

모델의 구조는 인코더와 디코더를 통해 라벨이 없는 메타 구조의 특징을 잠재 공간에 특성을 맵핑하고, 별도의 구분자를 통해 라벨이 있는 메타 구조의 특징까지 잠재 공간에 샘플링 하였다. 이를 기반으로 메타 구조를 재구성하는 동시에, 데이터 수집 시에 모든 데이터를 해석하여 수치 계산의 부담을 완화시키기 위해서 라벨이 있는 데이터와 없는 데이터 모두 활용할 수 있도록 하는 모델을 개발하였다. 연구진은 이 모델이 일반적으로 메타 물질 연구영역에서 설계와 특성화 뿐만 아니라 새로운 발견을 가속화할 수 있는 도구 역할을 할 것이라 예상하고 있다.
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