著者らは、オープンボキャブラリ材料選択をサポートする、マルチレイヤー光学コーティングの逆設計のためのクエリベースフローマッチングフレームワークであるIrisFlowを発表します。固定された語彙と離散化された連続変数に依存する典型的なアモタイズドニューラル逆設計手法とは異なり、IrisFlowはクエリ時に目標スペクトル、波長グリッド、候補材料を提供します。

  • モデルは、候補バンクからサンプリングされた材料列に対して離散フローマッチングを、離散化なしで層の厚さに対して連続フローマッチングを使用します。
  • 1つの136Mパラメータモデルが、2〜100層のスタックを設計します。
  • 224タスクのベンチマークにおいて、分布内の目標を忠実に再構築し、再学習なしで保持された材料バンクに対して精度を維持します。
  • システムは、トレーニングエンベロープを最大1100 nm超えてバンドを設計し、そのベースラインの材料ライブラリにおいて自己回帰ベースラインを上回ります。
  • 製造された色表示冷却器は、93〜95%の太陽近赤外反射率を維持しながら、CIEDE2000色差3.1-5.2を達成しました。

IrisFlowは、オープンボキャブラリ設計が製造されたコーティングまで成功裏に実行可能であることを示し、クローズドワールド逆設計アプローチに対する柔軟な代替手段を提供します。