Aplicații ale învățării profunde în electromagnetică: Predarea ecuațiilor lui Maxwell mașinilor

Titlul original:

Applications of Deep Learning in Electromagnetics: Teaching Maxwell's Equations to Machines

Conținutul cărții:

Învățarea profundă a început să fie aplicată pentru rezolvarea multor probleme electromagnetice, inclusiv dezvoltarea de soluții rapide de modelare, algoritmi de imagistică preciși, instrumente eficiente de proiectare pentru antene, precum și instrumente pentru caracterizarea legăturilor/canalelor fără fir. Conținutul acestei cărți reprezintă aplicații de pionierat ale tehnicilor de învățare profundă în ingineria electromagnetică, unde domină principiile fizice descrise de ecuațiile lui Maxwell. Odată cu dezvoltarea tehnicilor de învățare profundă, îmbunătățirea capacității de învățare și a capacității de generalizare poate permite mașinilor să "învețe" din datele colectate în mod corespunzător și să "stăpânească" legile fizice în anumite condiții limită controlate. Pe termen lung, o hibridizare a principiilor fizice fundamentale cu cunoașterea din datele de formare ar putea dezvălui numeroase posibilități în teoria și ingineria electromagnetică care erau imposibile din cauza limitei informațiilor privind datele și a capacității de calcul.

Aplicațiile electromagnetice ale învățării profunde acoperite în carte includ modelarea electromagnetică directă, împrăștierea inversă în spațiul liber, testarea și evaluarea nedistructivă, imagistica subterană, imagistica biomedicală, estimarea direcției de sosire, teledetecția, comunicațiile digitale prin satelit, imagistica și recunoașterea gesturilor, proiectarea metamaterialelor și metasuprafețelor, precum și modelarea circuitelor cu microunde.

Applications of Deep Learning in Electromagnetics conține informații valoroase pentru cercetătorii care caută noi instrumente pentru rezolvarea ecuațiilor lui Maxwell, studenții la teoria electromagnetică și cercetătorii din domeniul învățării profunde interesați de aplicații noi.