结构引导的多模态学习框架MatMCL：填补多尺度知识空白，赋能材料设计新范式

《npj Computational Materials》：A versatile multimodal learning framework bridging multiscale knowledge for material design

本研究针对材料系统中多尺度信息整合困难及模态缺失的挑战，提出了一种结构引导的多模态学习框架MatMCL。通过构建电纺纳米纤维多模态数据集，研究人员开发了结构引导预训练策略，实现了在微观结构缺失情况下的稳健性能预测、跨模态检索和条件结构生成。该框架成功应用于纳米纤维增强复合材料设计，揭示了加工-结构-性能关系，为AI驱动的材料设计提供了通用性强、可扩展的新方法。

　　

在材料科学领域，人工智能正以前所未有的速度推动着新材料的发现与设计。从晶体结构预测到合金开发，从纳米材料配方优化到高分子材料设计，AI技术已经在多个领域取得了突破性进展。然而，当面对真实世界中复杂的材料系统时，AI仍然面临着严峻挑战。材料系统本质上具有多层次、多尺度的复杂性，涵盖化学成分、加工工艺、微观结构和宏观性能等多个维度，这些异构数据类型往往相互关联或互补，如何有效捕捉和整合这些多尺度特征成为制约AI在材料建模中发展的关键瓶颈。

更为棘手的是，由于材料合成和表征的高成本与复杂性，材料科学领域的可用数据量仍然严重不足，这为模型训练设置了巨大障碍，也降低了预测的可靠性。特别是在实际应用中，某些重要模态如微观结构数据常常因获取成本高昂而缺失，而现有方法难以处理不完整数据，也缺乏系统框架来桥接多尺度材料知识。

针对这些挑战，浙江大学的研究团队在《npj Computational Materials》上发表了题为"A versatile multimodal learning framework bridging multiscale knowledge for material design"的研究论文，提出了MatMCL这一创新的多模态学习框架。该框架能够联合分析多尺度材料信息，并在模态不完整的情况下实现稳健的性能预测。

研究团队选择电纺纳米纤维作为验证案例，通过实验室制备和表征构建了多模态基准数据集。纳米纤维因其高比表面积、高孔隙率和可观机械强度而受到广泛关注，而静电纺丝是制备纳米纤维最常用的方法之一。通过调节流速、浓度、电压、转速和环境温湿度等加工参数组合，可以灵活调控纤维的形态和排列，从而展现出多模态特征。

在方法学上，该研究主要采用了结构引导预训练策略，通过多模态对比学习对齐模态特定和融合表示；基于预训练表示的机械性能预测方法；跨模态检索机制以及条件结构生成技术。其中，条件结构生成模块借鉴了DALLE-2的架构，包含先验模型和扩散解码器，能够从加工条件生成相应的微观结构。

多模态数据集构建

研究人员通过严格控制加工参数组合来制备纳米纤维样品，包括流速、浓度、电压、转速和环境温湿度等变量。使用扫描电子显微镜对微观结构进行表征，并通过拉伸测试评估电纺薄膜在纵向和横向的机械性能，包括断裂强度、屈服强度、弹性模量、切线模量和断裂伸长率。为便于表示，在加工条件中添加了二元指示符来指定拉伸方向。

结构引导预训练

研究提出了结构引导预训练策略，通过对比学习将加工和结构模态与融合材料表示对齐。表格编码器模拟加工参数的非线性效应，视觉编码器从原始SEM图像中学习丰富的微观结构特征，多模态编码器整合加工和结构信息构建融合嵌入。在对比学习中，每个样本的融合表示作为锚点，与其相应的单模态嵌入对齐作为正对，而其他样本的嵌入作为负对。

机械性能预测

在预训练后，研究首先利用联合潜在空间进行性能预测。值得注意的是，在推理时，由于实验限制和获取成本，光谱和结构表征数据等某些模态常常缺失。对于纳米纤维材料，加工条件易于获取，甚至可以任意选择，而微观结构的获取则需要材料制备和后续使用昂贵成像技术的表征过程。

评估结果显示，MatMCL在未接触测试样本结构信息的情况下，在所有机械性能上均取得最高性能。与没有SGPT的传统模型相比，MatMCL在测试集上的大多数机械性能的R²和均方根误差均有显著改善。相似性矩阵分析表明，来自同一材料的嵌入表现出明显高于不同材料的相似性，IPR评估进一步证实了模型在条件和结构上与多模态表示的强对齐。

跨模态检索

研究建立了高效的检索机制，帮助研究人员优化加工条件和分析结构特征。利用训练好的表格编码器和视觉编码器将查询和库数据编码到联合空间中，计算余弦相似度并对样本进行排序。与随机检索和基于相似性的方法相比，MatMCL实现了显著更高的检索精度，而具体的模型架构对结果影响很小。

条件结构生成

为了解决数据库覆盖范围的限制，研究开发了基于先验模型和解码器的跨模态生成模块。先验模型将条件嵌入映射到结构嵌入，扩散解码器从结构嵌入生成微观结构。使用弗雷谢起始距离评估生成结构的质量及其与给定条件的对齐程度，结果显示给定提示有效指导模型生成相应结构，生成结果与真实结构高度一致。

纳米纤维增强复合材料设计

研究进一步将MatMCL应用于纳米纤维增强复合材料的设计。复合材料制备涉及众多工艺参数、复杂的制造路线和高昂的实验成本，且高质量实验数据的稀缺进一步增加了数据驱动材料设计的难度。为此，研究采用了多阶段学习策略，首先通过SGPT让表格编码器获取纳米纤维的结构知识，然后微调预训练编码器学习纳米纤维的机械性能，最后使用复合材料数据微调模型以适应新任务。

多阶段学习模拟了复合材料从制备到结构再到性能的演变过程，通过逐步学习纳米纤维的结构特征、其机械性能以及复合材料的机械性能，从而增强其在复合材料上的预测性能。与从随机初始化训练的模型相比，多阶段学习在测试集上实现了更低的预测误差，证明了其在有限数据集下的良好泛化能力。

研究结论表明，MatMCL框架成功解决了材料科学中多尺度和多模态信息整合的挑战，特别是在数据稀缺和模态缺失的情况下。该框架不仅提高了对缺失模态的鲁棒性，还实现了准确的性能预测、灵活的跨模态检索和结构生成。更重要的是，MatMCL能够对齐任意数量的模态，不限于两种，显示出强大的可扩展性和适应性。

虽然当前评估仅限于电纺纳米纤维，但MatMCL被设计为材料无关的，未来努力将集中在更广泛的材料系统中扩展和验证该框架。多模态数据在材料科学领域普遍存在，涵盖化学成分、加工条件、结构和光谱特征，这使得MatMCL成为AI驱动材料发现流水线的有前景基础，特别适合处理缺失模态和建模复杂材料系统中固有的多层次相关性。

这项研究的意义在于，它为解决材料科学中的核心挑战提供了创新性解决方案，为多尺度材料建模建立了新范式，将加速智能材料设计的发展进程。特别是在实验数据有限的实际场景中，MatMCL展现出的鲁棒性和灵活性，使其在生物医学工程、柔性电子等领域的材料设计中具有广阔的应用前景。