Um generative Modelle für Kirigami-Metamaterialien zu verbessern und komplexe Designbeschränkungen besser zu erfassen, gibt es mehrere Ansätze, die berücksichtigt werden können.
Anpassung der Metrik: Da der euklidische Abstand (ED) nicht immer die beste Metrik für die Bewertung von Ähnlichkeiten in komplexen Designräumen ist, könnte die Verwendung alternativer Ähnlichkeitsmaße in Betracht gezogen werden. Andere Metriken, die besser geeignet sind, könnten die Effektivität der generativen Modelle verbessern.
Berücksichtigung von Abhängigkeiten: Generative Modelle sollten in der Lage sein, die Abhängigkeiten zwischen benachbarten Schnitten zu erfassen. Durch das Verständnis dieser Abhängigkeiten können die Modelle die komplexen Designbeschränkungen besser berücksichtigen und adäquate Strukturen generieren.
Aktives Lernen: Die Implementierung von Active Learning könnte dazu beitragen, die Herausforderungen bei der Generierung von Kirigami-Metamaterialien zu überwinden. Durch die gezielte Auswahl von Proben im Datensatz kann das Modell lernen, wie es mit Randfällen umgehen soll, die normalerweise schwer zu erfassen sind.
Erweiterung der Modellkomplexität: Die Komplexität der generativen Modelle könnte erhöht werden, um die Feinheiten der Designbeschränkungen besser zu erfassen. Durch die Integration fortschrittlicher Techniken und komplexerer Architekturen könnten die Modelle präzisere und realistischere Ergebnisse erzielen.
Durch die Kombination dieser Ansätze und die kontinuierliche Weiterentwicklung der generativen Modelle können Kirigami-Metamaterialien besser erfasst und generiert werden.