10:00
官方账号arXiv cs.AI@Giansalvo Cirrincione, Filippo Grassia
推荐理由：想用小样本数据做材料逆向设计？这篇用INCRT处理复杂物理约束，给出一套比单纯优化更靠谱的候选筛选方法。
逆向设计
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7月14日
10:00
论文提出一种拓扑感知代理框架，利用增量变换器(INCRT)进行物理约束的逆向设计，应用于地质聚合物混合料设计。方法集成内在维度分析、混合变量设计空间表示、表格代理预测、INCRT流形合理化及约束逆优化。在飞灰和矿渣基地质聚合物混凝土混合物公开基准上，高维设计空间围绕少数有效混合体系组织。抗压强度需非线性表格代理，碳排放主要由组成决定且正则化线性模型即可恢复。三种策略比较显示：无约束优化可匹配目标强度但可能产生物理无效候选；仅物理约束不保证数据支撑；拓扑感知策略平衡目标符合度、碳减排、物理合理性和流形接近性。
5月19日
09:58
09:58
官方账号arXiv cs.AI@Yanjie Li
精选
推荐理由：催化材料研究者终于有了一个能同时做性质预测和逆向设计的统一模型，避免了传统解耦方法的数据偏移问题，做材料计算和 AI 辅助设计的团队可以直接参考其方法。