随着材料科学的发展，数据驱动的分析方法成为优化材料设计的重要手段。多模态学习（Multimodal Learning）通过融合不同类型的数据（如显微结构图像、化学成分和力学特性），提升材料性能预测的准确性和优化能力。本文梳理了多种多模态学习方法及其在计算辅助工程（CAE）系统中的应用，为材料设计提供智能化解决方案。

多模态学习（Multimodal Learning）：结合材料的结构、性质和实验数据，提供更全面的材料选择建议。

多模态融合网络（Multimodal Fusion Networks）：多模态融合网络将不同模态的数据进行融合，通过联合建模提升预测性能。在材料设计中，融合网络可以将材料的显微结构图像、化学成分和物理特性等数据整合在一起，以更全面地分析材料的力学性能。这种方法适合同时处理图像、光谱等多模态数据，帮助优化材料组合。

多模态自编码器（Multimodal Autoencoder, MAE）：多模态自编码器可以学习不同模态数据的联合表征，并在降维后进行重构。在材料分析中，MAE 可以将微观图像和材料成分数据进行联合表示，提取具有代表性的低维特征。通过 MAE，可以有效减少噪声干扰，识别影响材料性能的关键因素，帮助 CAE 推荐最佳材料组合。  

变分多模态自编码器（Variational Multimodal Autoencoder, VMAE）：VMAE 通过变分推断的方式学习多模态数据的潜在分布，适合处理高维复杂数据。VMAE 可以将不同模态数据（如结构图像和力学数据）映射到同一潜在空间，从而在数据分布中识别最优材料组合。这种方法适用于包含多个变量的材料数据，支持多种模态数据下的 CAE 优化。 

多模态生成对抗网络（Multimodal Generative Adversarial Network, MM-GAN）：MM-GAN 将生成对抗网络与多模态数据结合，生成符合特定条件的多模态数据。MM-GAN 可用于生成新的材料微观结构和对应的力学性能数据，帮助模拟不同组合下的材料性能。通过GAN 的生成能力，MM-GAN 适合材料设计中生成符合力学性能要求的微观结构，为 CAE 推荐候选材料组合。 

联合表征学习（Joint Representation Learning）：联合表征学习通过共享网络层来学习不同模态数据的联合表征。在材料设计中，联合表征学习可以将显微图像和光谱数据的特征融合在一起，预测材料在不同组合下的力学性能。该方法适用于材料成分多样化的数据，通过 CAE 分析为材料设计提供更精准的推荐。 

跨模态转换模型（Cross-Modal Translation Models）：跨模态转换模型可将一种模态的数据转换成另一种模态数据，提高多模态数据的互补性。在材料设计中，跨模态转换模型可以将显微结构图像转化为对应的力学特性数据，或将光谱数据转换为材料结构信息。此方法可以帮助 CAE 系统在数据不足的情况下推测其他模态的数据，支持材料性能预测和组合优化。 

注意力机制多模态网络（Attention-based Multimodal Networks）：注意力机制能够聚焦于多模态数据中最相关的信息，提高模型的解释性和性能。在材料设计中，注意力机制可以聚焦于图像中关键的微观结构特征，或在成分数据中识别重要的化学成分。该方法适用于复杂多模态数据分析，帮助 CAE 系统有效推荐最优材料组合。

多模态对比学习（Multimodal Contrastive Learning）：对比学习通过在不同模态数据之间引入对比损失，提升联合表征的区分能力。在材料分析中，多模态对比学习可以确保显微结构和成分信息的相似性，帮助模型更准确地预测力学性能。适用于多模态数据协同分析，可为 CAE 系统提供高质量的材料性能预测。

图 卷 积 网 络 与 多 模 态 融 合 （ Graph Convolutional Networks with Multimodal Fusion, GCN-MMF）：将 GCN 与多模态数据融合，通过图结构捕捉材料微观特征在晶体或分子结构的材料设计中，GCN-MMF 可以将显微图像、晶格结构和成分数据整合成图结构数据，预测力学性能。GCN-MMF 适用于微观结构复杂的材料设计，通过 CAE 系统找到符合目标性能的材料组合。  

多模态 Transformer（Multimodal Transformer）：多模态 Transformer 利用自注意力机制处理长距离依赖和跨模态信息交互。在材料设计中，多模态 Transformer 可以将微观图像、光谱和成分数据综合处理，识别其对力学性能的影响。该方法适用于大规模、多模态数据的综合分析，帮助 CAE 系统优化材料组合。  

多模态贝叶斯网络（Multimodal Bayesian Network）：多模态贝叶斯网络利用贝叶斯推断处理多模态数据中的不确定性。在材料设计中，多模态贝叶斯网络可以在力学性能预测中考虑成分、结构的不确定性。适合需要精准预测和不确定性分析的 CAE 场景，有助于在有限数据情况下找到最优材料组合。 

多模态深度贝叶斯优化（Multimodal Deep Bayesian Optimization, MDBO）：MDBO 结合多模态学习和贝叶斯优化，适合复杂材料数据的多目标优化。MDBO 可以根据材料的显微结构图像、成分数据等多模态特征进行贝叶斯优化，以找到力学性能最优的材料组合。该方法适用于多目标优化任务，帮助 CAE 系统推荐多性能要求的最佳材料设计。  

基于自监督学习的多模态模型（Self-Supervised Multimodal Model）：自监督多模态模型在无标签数据中找到多模态特征的关系，适合缺乏标注的材料数据。在材料设计中，自监督多模态模型可以利用无标签数据提取关键特征，预测材料力学性能。该方法适用于数据有限的材料组合推荐，有助于 CAE 系统实现新材料的探索和优化。

多模态嵌入学习（Multimodal Embedding Learning）：多模态嵌入学习通过将不同模态数据映射到同一嵌入空间，提升不同数据间的相关性。在材料微观结构分析中，嵌入学习可以将图像、光谱、成分等多模态数据映射到共同空间，便于模型统一分析。该方法适合材料的多维特征分析和组合优化，支持 CAE 对材料性能的全面评估。