Applicazioni dell'apprendimento profondo in elettromagnetismo: Insegnare le equazioni di Maxwell alle macchine

Titolo originale:

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

Contenuto del libro:

L'apprendimento profondo ha iniziato a essere applicato alla risoluzione di molti problemi elettromagnetici, tra cui lo sviluppo di veloci risolutori di modelli, accurati algoritmi di imaging, efficienti strumenti di progettazione per le antenne, nonché strumenti per la caratterizzazione di collegamenti/canali wireless. I contenuti di questo libro rappresentano applicazioni pionieristiche delle tecniche di deep learning all'ingegneria elettromagnetica, dove dominano i principi fisici descritti dalle equazioni di Maxwell. Con lo sviluppo delle tecniche di deep learning, il miglioramento della capacità di apprendimento e della capacità di generalizzazione può consentire alle macchine di "imparare" dai dati raccolti in modo appropriato e di "padroneggiare" le leggi fisiche in determinate condizioni limite controllate. A lungo termine, l'ibridazione dei principi fisici fondamentali con la conoscenza dei dati di addestramento potrebbe liberare numerose possibilità nella teoria e nell'ingegneria elettromagnetica, prima impossibili a causa dei limiti delle informazioni sui dati e della capacità di calcolo.

Le applicazioni elettromagnetiche del deep learning trattate nel libro includono la modellazione elettromagnetica in avanti, la diffusione inversa nello spazio libero, i test e le valutazioni non distruttive, l'imaging del sottosuolo, l'imaging biomedico, la stima della direzione di arrivo, il telerilevamento, le comunicazioni satellitari digitali, l'imaging e il riconoscimento dei gesti, la progettazione di metamateriali e metasuperfici, nonché la modellazione di circuiti a microonde.

Applications of Deep Learning in Electromagnetics contiene informazioni preziose per i ricercatori alla ricerca di nuovi strumenti per risolvere le equazioni di Maxwell, per gli studenti di teoria elettromagnetica e per i ricercatori nel campo del deep learning interessati a nuove applicazioni.