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title: "逆向設計（Inverse Design）"
slug: inverse-design
language: zh-TW
source: https://aiterms.tw/terms/inverse-design
updated_at: 2026-07-04
tags: [機器學習, 生成式AI, 最佳化, AI應用, source:arxiv]
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# 逆向設計（Inverse Design）

逆向設計是一種從目標性能出發，利用機器學習或最佳化演算法推導出滿足該性能之材料結構或系統參數的方法。

## 完整說明

逆向設計是一種基於資料驅動與機器學習的最佳化技術，用於從期望的最終屬性或目標性能反推輸入參數或材料結構，能夠大幅縮短傳統試錯法的研發週期。常見應用包括新材料發現、光子元件設計與藥物分子生成。

## 常見問題

### 逆向設計在處理一對多映射問題時會遇到什麼困難？

在物理系統中，截然不同的參數或幾何結構可能會產生完全相同的輸出性能。當使用傳統深度神經網路直接學習從性能到結構的反向映射時，這種多解非唯一性會導致模型試圖平均多個解答，最終輸出物理上無效的折衷設計。為解決此問題，工程師通常改用具備機率特性的條件生成模型，或在正向代理模型上進行梯度下降最佳化，從而迴避訓練混淆。

### 逆向設計生成的結果是否可以直接投入實際工業生產？

通常不能直接投入工業生產。逆向設計系統的核心工程價值在於大幅縮小龐大設計探索空間，並快速提供具備高潛力的候選方案。這些由機器學習演算法生成的方案仍然基於代理模型的預測推論，受限於訓練數據的邊界，不可避免地存在數值誤差。因此，所有生成的設計結構都必須經過高精度的電腦輔助工程方程式模擬驗證，並在真實實驗室環境中進行物理合成與測試，確認完全符合安全與性能標準規範後，才能正式進入量產與實際生產環節。

### 訓練逆向設計的代理模型需要極大量的數據嗎？數據不足時該如何應對？

構建精確的正向代理模型確實高度依賴充足的高品質領域數據，而這在許多先進工程與物理領域是昂貴且稀缺的。當觀測數據不足時，研究人員會採用物理知情神經網路架構，將已知的物理守恆定律作為正則化懲罰項加入損失函數中，以先驗知識指導模型學習。此外，實務上常結合主動學習策略，讓演算法自主挑選最具資訊價值的未知設計進行高成本模擬，以最低的計算資源代價逐步完善並提升代理模型的預測準確度與泛化能力。

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來源：https://aiterms.tw/terms/inverse-design
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最後更新：2026/07/04
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