大规模多模态预训练模型驱动的陶瓷设计知识图谱构建及跨领域创新设计推理机制

《Scientific Reports》：Large-scale multimodal pre-trained model driven ceramic design knowledge graph construction and cross-domain innovative design reasoning mechanism

　　

摘要

本文提出了一种新的框架，该框架将大规模的多模态预训练模型与知识图谱技术相结合，以推动陶瓷设计的创新。我们提出了一种全面的方法论，用于构建特定领域的知识图谱，这些知识图谱能够捕捉陶瓷设计知识在文本、视觉和三维模式中的多方面特性。该框架采用了专门的实体和关系提取技术、半监督学习机制以及质量评估指标，以确保知识图谱的完整性和准确性。在此基础上，我们开发了一种跨领域的创新设计推理机制，该机制利用图神经网络以及定制的消息传递和注意力机制。我们的方法通过领域适应技术和多模态融合方法，促进了陶瓷设计与相关领域之间的知识转移。实验结果表明，在知识表示质量和创新设计生成方面都取得了显著改进，跨领域知识转移带来的创新提升达到了47%。所提出的框架为计算设计支持提供了一种新的范式，它在平衡领域专业知识与创造性探索的同时，也考虑了材料约束。