logNEI

AI 优化遗传算法超参数以实现晶格材料设计

研究人员开发了一个多保真度框架，用于优化设计晶格材料的遗传算法 (GA) 超参数。该框架在贝叶斯优化方法中结合使用了高保真度快速傅里叶变换 (FFT) 均质化、中保真度 3D 卷积神经网络代理模型以及低保真度高斯过程代理模型。研究发现，logNEI 采集函数最有效，而惩罚性贝叶斯优化目标在性能略有下降的情况下减少了所需晶格的数量。该方法成功识别了超参数配置，以更少的 GA 代实现了相当的弹性模量值，并将总体计算成本降低了 24%。