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A versatile multimodal learning framework bridging multiscale knowledge for material design
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AI
DOI：10.1038/s41524-025-01767-3.png)
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摘要
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人工智能在材料科学领域取得了显著成功，加速了新材料的研发。然而，实际材料体系表现出多尺度复杂性——涵盖成分、制备过程、结构和性能——为建模带来了重大挑战。尽管一些方法融合多尺度特征以提升预测能力，但诸如微观结构等重要模态往往因获取成本高昂而缺失。现有方法难以处理不完整数据，且缺乏连接多尺度材料知识的框架。为解决此问题，我们提出MatMCL，一种结构引导的多模态学习框架，该框架联合分析多尺度材料信息，并能在模态不完整的情况下实现稳健的性能预测。我们使用自建的电纺纳米纤维多模态数据集，证明MatMCL可在无结构信息的情况下改进力学性能预测，从制备参数生成微观结构，并支持跨模态检索。我们进一步通过多阶段学习扩展该框架，并将其应用于纳米纤维增强复合材料的设计。MatMCL揭示了制备-结构-性能关系，表明其作为人工智能驱动材料设计通用化方法的潜力。
AI总结
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