Information-Theoretic Multi-Model Fusion for Target-Oriented Adaptive Sampling in Materials Design
作者: Yixuan Zhang, Zhiyuan Li, Weijia He, Mian Dai, Chen Shen, Teng Long, Hongbin Zhang
分类: cs.LG, cond-mat.mtrl-sci, cs.IT
发布日期: 2026-02-03
备注: 37 pages, 5 figures, 2 tables
💡 一句话要点
提出信息论多模型融合的自适应采样方法，用于材料设计中的目标导向发现。
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 材料设计 自适应采样 信息论 多模型融合 目标导向 代理模型 卡尔曼滤波
📋 核心要点
- 现有材料设计方法在高维异构空间中采样效率低，难以在有限预算下实现目标导向的发现。
- 该方法通过信息论框架将优化视为轨迹发现，维护低熵信息状态，集中搜索于目标相关方向。
- 实验表明，该框架在多个材料设计任务中提高了样本效率和可靠性，且对复杂景观具有鲁棒性。
📝 摘要（中文）
在有限的评估预算下，面向目标的发现需要在高维、异构的设计空间中取得可靠进展，而每次新的测量（无论是实验还是高保真模拟）都代价高昂。本文提出了一种面向目标的自适应采样的信息论框架，该框架将优化重新定义为轨迹发现：该方法不是近似完整的响应面，而是维护和细化一个低熵信息状态，将搜索集中在与目标相关的方向上。该方法通过维度感知的信息预算、异构代理模型库上的自适应引导蒸馏以及具有卡尔曼滤波多模型融合的结构感知候选流形分析，耦合数据、模型置信度和物理/结构先验，以平衡共识驱动的利用和分歧驱动的探索。在单一统一协议下评估，无需特定于数据集的调整，该框架提高了14个单目标和多目标材料设计任务的样本效率和可靠性，这些任务涵盖了从600到4×10^6的候选池，以及从10到10^3的特征维度，通常在100次评估内达到最佳性能区域。补充的20维合成基准（Ackley、Rastrigin、Schwefel）进一步证明了对崎岖和多峰景观的鲁棒性。
🔬 方法详解
问题定义：材料设计通常需要在高维、异构的设计空间中寻找具有特定目标性能的材料。由于实验或高保真模拟的成本很高，因此需要在有限的评估预算下尽可能高效地找到目标材料。现有方法通常难以在高维空间中进行有效的探索和利用，导致采样效率低下。
核心思路：该论文的核心思路是将材料设计问题转化为一个轨迹发现问题，即在设计空间中找到一条通往目标区域的路径。为了实现这一目标，该方法维护一个低熵的信息状态，该状态集中反映了与目标相关的方向。通过不断地更新和细化这个信息状态，算法可以更加有效地探索设计空间，并找到满足目标性能的材料。
技术框架：该方法的技术框架主要包括以下几个模块：1) 维度感知的信息预算：根据特征维度动态调整信息预算，避免维度灾难。2) 异构代理模型库上的自适应引导蒸馏：利用多个代理模型（如高斯过程、神经网络等）来预测材料性能，并通过蒸馏技术将不同模型的知识融合在一起。3) 结构感知候选流形分析：利用材料的结构信息来约束搜索空间，并利用卡尔曼滤波进行多模型融合，平衡共识驱动的利用和分歧驱动的探索。
关键创新：该方法最重要的技术创新点在于将信息论引入到材料设计中，并利用信息熵来指导采样过程。通过维护一个低熵的信息状态，算法可以更加有效地探索设计空间，并找到满足目标性能的材料。此外，该方法还创新性地使用了自适应引导蒸馏和结构感知候选流形分析等技术，进一步提高了采样效率。
关键设计：在信息预算方面，论文设计了一种维度感知的策略，根据特征维度动态调整信息预算，避免维度灾难。在代理模型方面，论文使用了多种不同的模型，并通过蒸馏技术将它们的知识融合在一起。在多模型融合方面，论文使用了卡尔曼滤波，根据模型的置信度来加权融合不同模型的预测结果。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该框架在14个单目标和多目标材料设计任务中进行了评估，涵盖了从600到4×10^6的候选池，以及从10到10^3的特征维度。实验结果表明，该方法通常在100次评估内达到最佳性能区域，显著提高了样本效率和可靠性。此外，在20维合成基准测试中，该方法也表现出对复杂景观的鲁棒性。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于各种材料设计领域，例如新型合金材料、高分子材料、催化剂材料等。通过该方法，研究人员可以更高效地发现具有特定性能的材料，从而加速新材料的研发进程，降低研发成本，并推动相关产业的发展。
📄 摘要（原文）
Target-oriented discovery under limited evaluation budgets requires making reliable progress in high-dimensional, heterogeneous design spaces where each new measurement is costly, whether experimental or high-fidelity simulation. We present an information-theoretic framework for target-oriented adaptive sampling that reframes optimization as trajectory discovery: instead of approximating the full response surface, the method maintains and refines a low-entropy information state that concentrates search on target-relevant directions. The approach couples data, model beliefs, and physics/structure priors through dimension-aware information budgeting, adaptive bootstrapped distillation over a heterogeneous surrogate reservoir, and structure-aware candidate manifold analysis with Kalman-inspired multi-model fusion to balance consensus-driven exploitation and disagreement-driven exploration. Evaluated under a single unified protocol without dataset-specific tuning, the framework improves sample efficiency and reliability across 14 single- and multi-objective materials design tasks spanning candidate pools from $600$ to $4 \times 10^6$ and feature dimensions from $10$ to $10^3$, typically reaching top-performing regions within 100 evaluations. Complementary 20-dimensional synthetic benchmarks (Ackley, Rastrigin, Schwefel) further demonstrate robustness to rugged and multimodal landscapes.