본 논문은 메타물질 발견을 위한 통합 프레임워크인 MetamatBench를 제시합니다. MetamatBench는 데이터 이질성, 모델 복잡성, 인간-AI 협업의 세 가지 주요 과제를 해결하기 위해 세 가지 수준(데이터, ML, 사용자)에서 작동합니다. 데이터 수준에서는 5개의 이종 다중 모달 메타물질 데이터셋을 통합 및 표준화하고, ML 수준에서는 17개의 최첨단 ML 방법과 12개의 새로운 성능 지표를 포함한 포괄적인 평가 도구를 제공합니다. 사용자 수준에서는 복잡한 ML 기술과 비 ML 연구자 간의 간극을 해소하는 시각적 상호 작용 인터페이스를 제공하여 메타물질의 특성 예측 및 역설계를 지원합니다. MetamatBench는 웹사이트와 깃허브를 통해 공개적으로 접근 가능합니다.
시사점, 한계점
•
시사점:
◦
메타물질 발견을 위한 통합 플랫폼 제공
◦
이종 데이터셋의 통합 및 표준화
◦
다양한 최첨단 ML 방법 및 평가 지표 제공
◦
사용자 친화적인 시각적 인터페이스 제공
◦
연구의 재현성 및 접근성 향상
◦
메타물질 연구 및 응용 분야 발전에 기여
•
한계점:
◦
현재 제공되는 데이터셋의 종류 및 범위가 향후 더 확장될 필요가 있음.
◦
제공된 ML 방법론이 모든 유형의 메타물질에 적용 가능한지에 대한 추가적인 검증이 필요함.
