Active Learning könnte dazu beitragen, die Herausforderungen bei der Generierung von Kirigami-Metamaterialien zu überwinden, indem es gezielt Proben auswählt, um das Modell effektiver zu trainieren. Durch die gezielte Auswahl von Datenpunkten, die besonders schwierige Randfälle oder komplexe Designbeschränkungen repräsentieren, kann das Modell schneller und präziser lernen, wie es mit solchen Herausforderungen umgehen soll.
Durch Active Learning kann das generative Modell dazu angeregt werden, sich auf die Bereiche des Designraums zu konzentrieren, die am schwierigsten zu erfassen sind. Dies ermöglicht eine effizientere Nutzung der Trainingsdaten und eine verbesserte Anpassung des Modells an komplexe Designbeschränkungen, wie sie bei Kirigami-Metamaterialien auftreten.
Durch die Integration von Active Learning in den Trainingsprozess können generative Modelle besser auf die spezifischen Anforderungen von Kirigami-Metamaterialien zugeschnitten werden und präzisere und realistischere Ergebnisse erzielen.