Innovaciones impulsadas por IA en RF y Diseño de Antenas

Este documento explora ampliamente la aplicación de las tecnologías de IA en fases cruciales del diseño de RF y antena.

1 Introducción

En la era de la información, la radiofrecuencia (RF) y las tecnologías de antena son la piedra angular de los sistemas modernos de comunicaciones inalámbricas, que conectan a las personas y al mundo. Sin estas tecnologías, no podríamos comunicarnos a través de dispositivos móviles o mantenernos en contacto con nuestra familia y amigos. Las comunicaciones por satélite se paralizarían, haciendo imposible la transmisión global de información. El Internet de las cosas (IoT) se convertiría en una fantasía irrealizable, y los dispositivos inteligentes nunca podrían comunicarse entre sí. El diseño de RF y antena es un componente crucial de un sistema de comunicación inalámbrica porque el rendimiento de los dispositivos y antenas de RF tiene un impacto significativo en la calidad y eficiencia de todo el sistema.

Sin embargo, el rápido desarrollo de la tecnología y la creciente demanda de comunicaciones han creado varios desafíos para las tecnologías de RF y antenas. Estos desafíos incluyen mejorar la eficiencia de transmisión de las señales de RF, diseñar antenas más compactas y eficientes y optimizar el uso de recursos de espectro cada vez más escasos. Los enfoques de diseño convencionales se basan en la experiencia y las pruebas de prueba y error para abordar estos desafíos. Estos enfoques son laboriosos y computacionalmente ineficientes, especialmente cuando hay un gran número de parámetros de componentes codependientes. Las tecnologías de inteligencia artificial (IA) en rápida evolución se han aplicado ampliamente en el diseño de RF y antenas debido a sus capacidades avanzadas de procesamiento y aprendizaje de datos, introduciendo ideas y enfoques innovadores para el diseño de RF y antenas.

En este documento, exploramos técnicas innovadoras para mejorar el rendimiento de las tecnologías de RF y antena. Llevamos a cabo una investigación en profundidad sobre campos clave como el diseño de circuitos de RF, el diseño de antenas y la simulación electromagnética para desbloquear el potencial de la IA en estos campos. A través de experimentos y análisis, investigamos el uso de tecnologías de IA en la simulación de fenómenos electromagnéticos complejos y logramos el ajuste automático de los parámetros de simulación a través del aprendizaje por refuerzo, mejorando significativamente la eficiencia de la simulación. La figura 1 ilustra la composición de este documento. La Sección 2 describe diferentes tecnologías de IA y modelos de IA que se pueden usar en RF y diseño de antenas. La Sección 3 ejemplifica el uso de IA en el diseño de circuitos de RF, el diseño de antenas y la simulación electromagnética.La Sección 4 analiza las ventajas únicas de la IA en el diseño de circuitos y antenas de RF. La Sección 5 proporciona ejemplos de implementación de diseño de circuito basado en IA. La Sección 6 resume los desafíos y perspectivas de la IA en el diseño de circuitos de RF. La Sección 7 ofrece una conclusión a nuestro trabajo.

Figura 1 Composición del papel

2 Modelos de IA para RF y Diseño de Antena

AI está redefiniendo el diseño de RF y antena. Las tecnologías de IA, especialmente el aprendizaje automático (ML) y el aprendizaje profundo (DL), permiten a las máquinas aprender y resolver problemas complejos imitando procesos cognitivos humanos e identificando patrones de datos. Estas tecnologías se han aplicado en el diseño de RF y antenas para mejorar la eficiencia del diseño y mejorar los resultados del diseño, especialmente en la resolución de problemas de acoplamiento de campo de alta dimensión, no lineales y multifísicos.

Figura 1 Composición del papel

En el diseño de RF, las redes neuronales de avance (FFNN), como los perceptrones multicapa (MLP) y las redes de función de base radial (RBF), son excelentes soluciones para problemas de modelado no dinámico. Las redes neuronales wavelet (WNN) pueden resolver problemas con alta no linealidad o cambios bruscos debido a su propiedad local de neuronas ocultas, facilitando el entrenamiento del modelo y mejorando la precisión del modelo. Las máquinas de aprendizaje extremo (ELM) son FFNN con una sola capa oculta que puede aprender rápidamente y producir un buen rendimiento en escenarios complejos de modelado de parámetros electromagnéticos (especialmente cuando solo hay conjuntos de datos de entrenamiento de pequeño tamaño disponibles). Un ELM puede simular con precisión el comportamiento de los circuitos de RF para optimizar el diseño de filtros y amplificadores. Redes neuronales dinámicas, redes neuronales recurrentes (RNN),y las redes neuronales de retardo de tiempo (TDNN) juegan un papel importante en la caracterización del comportamiento dinámico de un dispositivo o circuito no lineal en el dominio del tiempo [6]. Las redes neuronales profundas (DNN) proporcionan una solución avanzada a problemas complejos de modelado debido a su estructura multicapa [7]. Las redes adversas generativas (GAN) demuestran ventajas significativas en la generación de diseños novedosos [8, 9]. Las redes neuronales basadas en el conocimiento (KBNN) [10] utilizan el circuito equivalente actual y el modelo empírico en el diseño asistido por computadora (CAD) para componentes de microondas, eliminando la necesidad de preparar una gran cantidad de datos de entrenamiento y mejorando la capacidad de extrapolación del modelo. Estas tecnologías se pueden integrar para acelerar el proceso de diseño y avanzar en el rendimiento general del diseño y la confiabilidad. Las redes neuronales profundas (DNN) proporcionan una solución avanzada a problemas complejos de modelado debido a su estructura multicapa [7]. Las redes adversas generativas (GAN) demuestran ventajas significativas en la generación de diseños novedosos [8, 9]. Las redes neuronales basadas en el conocimiento (KBNN) [10] utilizan el circuito equivalente actual y el modelo empírico en el diseño asistido por computadora (CAD) para componentes de microondas, eliminando la necesidad de preparar una gran cantidad de datos de entrenamiento y mejorando la capacidad de extrapolación del modelo. Estas tecnologías se pueden integrar para acelerar el proceso de diseño y avanzar en el rendimiento general del diseño y la confiabilidad. Las redes neuronales profundas (DNN) proporcionan una solución avanzada a problemas complejos de modelado debido a su estructura multicapa [7]. Las redes adversas generativas (GAN) demuestran ventajas significativas en la generación de diseños novedosos [8, 9]. Las redes neuronales basadas en el conocimiento (KBNN) [10] utilizan el circuito equivalente actual y el modelo empírico en el diseño asistido por computadora (CAD) para componentes de microondas, eliminando la necesidad de preparar una gran cantidad de datos de entrenamiento y mejorando la capacidad de extrapolación del modelo. Estas tecnologías se pueden integrar para acelerar el proceso de diseño y avanzar en el rendimiento general del diseño y la confiabilidad. Las redes neuronales basadas en el conocimiento (KBNN) [10] utilizan el circuito equivalente actual y el modelo empírico en el diseño asistido por computadora (CAD) para componentes de microondas, eliminando la necesidad de preparar una gran cantidad de datos de entrenamiento y mejorando la capacidad de extrapolación del modelo. Estas tecnologías se pueden integrar para acelerar el proceso de diseño y avanzar en el rendimiento general del diseño y la confiabilidad. Las redes neuronales basadas en el conocimiento (KBNN) [10] utilizan el circuito equivalente actual y el modelo empírico en el diseño asistido por computadora (CAD) para componentes de microondas, eliminando la necesidad de preparar una gran cantidad de datos de entrenamiento y mejorando la capacidad de extrapolación del modelo. Estas tecnologías se pueden integrar para acelerar el proceso de diseño y avanzar en el rendimiento general del diseño y la confiabilidad.

3 Aplicación de IA en RF y Diseño de Antena

3.1 Diseño de circuito RF

AI está transformando el diseño de circuitos y antenas de RF al acelerar el proceso de diseño y mejorar significativamente el rendimiento del circuito. Por ejemplo, en el diseño de filtros y acopladores, la IA se puede utilizar para calcular y optimizar con precisión las respuestas de frecuencia, las características de atenuación de acoplamiento y los retrasos de grupo, cumpliendo con la amplia gama de requisitos de selección de frecuencia y potencia En el diseño de amplificadores, las tecnologías de IA introducen algoritmos inteligentes para optimizar parámetros clave como el coeficiente de ganancia y ruido, logrando un excelente rendimiento del amplificador en condiciones de trabajo cambiantes [15]. En el diseño de osciladores, la IA se puede utilizar para diseñar osciladores altamente estables con bajo ruido de fase, proporcionando una alta pureza espectral incluso en entornos electromagnéticos complejos. La IA también se puede emplear para calcular con precisión la red de coincidencia de impedanciamejorar significativamente la eficiencia de transmisión y el rendimiento general de los circuitos de RF.

En el diseño de filtros, numerosas técnicas pueden cumplir los requisitos de rendimiento de los filtros. Estas técnicas se pueden seleccionar en función de los escenarios de aplicación. Por ejemplo, las tecnologías de microstrip y stripline se pueden integrar de manera óptima con circuitos planos. La tecnología convencional de guía de ondas es adecuada para aplicaciones de alta frecuencia con una baja pérdida de transmisión. La innovadora guía de ondas integrada en sustrato (SIW) se puede utilizar en aplicaciones de alta frecuencia debido a su baja pérdida de transmisión y la capacidad de integrarse de manera óptima con estructuras de sistema planas. Los parámetros de diseño implicados en estas técnicas varían dependiendo de la estructura del filtro. Por ejemplo, la longitud y el ancho de una microstrip son las principales variables geométricas de un filtro de microstrip.El diámetro de una vía y la distancia entre una vía y la siguiente vía son las principales variables de un filtro SIW. La longitud de la abertura y la longitud de la ventana son variables geométricas clave de un filtro de guía de ondas. El impacto de las variables geométricas en el rendimiento del filtro a menudo se caracteriza o evalúa a través de la tecnología ML. Se espera que un modelo de ML bien entrenado prediga el impacto de las variables geométricas en la respuesta del filtro. Tal modelo se puede utilizar para mejorar rápidamente el diseño del filtro sin un modelo electromagnético computacionalmente costoso e ineficiente. Se espera que un modelo de ML bien entrenado prediga el impacto de las variables geométricas en la respuesta del filtro. Tal modelo se puede utilizar para mejorar rápidamente el diseño del filtro sin un modelo electromagnético computacionalmente costoso e ineficiente. Se espera que un modelo de ML bien entrenado prediga el impacto de las variables geométricas en la respuesta del filtro. Tal modelo se puede utilizar para mejorar rápidamente el diseño del filtro sin un modelo electromagnético computacionalmente costoso e ineficiente.

3.2 Diseño de la antena

Figura 2 Proceso de diseño de antena

Las tecnologías de IA mejoran la eficiencia y la precisión del diseño de la antena. Por un lado, la IA se puede utilizar para generar rápidamente resultados de simulación de antena, eliminando el uso de cualquier modelo. Por otro lado, la IA se puede utilizar para ajustar el tamaño, la forma y la estructura de las antenas o agregar elementos estructurales específicos, mejorando el rendimiento de la antena en términos de ganancia, ancho de banda, directividad y otros indicadores. Además, la IA puede analizar los impactos de los diferentes modos de polarización en la transmisión y recepción de señales, lo que permite a los ingenieros seleccionar un modo de polarización óptimo, como la polarización lineal, la polarización circular o la polarización elíptica, según los requisitos específicos del escenario. Esto mejora aún más la eficiencia de transmisión de señal y la calidad de recepción. En el diseño de la matriz de antenas, los algoritmos de IA se pueden usar para diseñar un diseño de antena óptimodetermine el número de elementos y optimice la formación del haz y el rendimiento del control, mejorando significativamente la directividad y las ganancias de la antena. En el diseño de antenas multibanda, las tecnologías de IA tienen en cuenta los parámetros de antena y los requisitos de rendimiento para diferentes bandas de frecuencia, logrando una compatibilidad avanzada y un funcionamiento eficiente de las antenas en múltiples bandas de frecuencia — la diversidad de recursos de espectro es esencial en los sistemas de comunicaciones modernos. En conclusión, la integración y aplicación de las tecnologías de IA han dado como resultado muchas soluciones innovadoras de diseño de antenas. Estas soluciones mejoran significativamente la eficiencia del diseño y el rendimiento del sistema, sentando una base sólida para la evolución de las comunicaciones inalámbricas. mejora significativa de la directividad y las ganancias de la antena. En el diseño de antenas multibanda, las tecnologías de IA tienen en cuenta los parámetros de antena y los requisitos de rendimiento para diferentes bandas de frecuencia, logrando una compatibilidad avanzada y un funcionamiento eficiente de las antenas en múltiples bandas de frecuencia — la diversidad de recursos de espectro es esencial en los sistemas de comunicaciones modernos. En conclusión, la integración y aplicación de las tecnologías de IA han dado como resultado muchas soluciones innovadoras de diseño de antenas. Estas soluciones mejoran significativamente la eficiencia del diseño y el rendimiento del sistema, sentando una base sólida para la evolución de las comunicaciones inalámbricas. mejora significativa de la directividad y las ganancias de la antena. En el diseño de antenas multibanda, las tecnologías de IA tienen en cuenta los parámetros de antena y los requisitos de rendimiento para diferentes bandas de frecuencia, logrando una compatibilidad avanzada y un funcionamiento eficiente de las antenas en múltiples bandas de frecuencia — la diversidad de recursos de espectro es esencial en los sistemas de comunicaciones modernos. En conclusión, la integración y aplicación de las tecnologías de IA han dado como resultado muchas soluciones innovadoras de diseño de antenas. Estas soluciones mejoran significativamente la eficiencia del diseño y el rendimiento del sistema, sentando una base sólida para la evolución de las comunicaciones inalámbricas. lograr una compatibilidad avanzada y un funcionamiento eficiente de las antenas en múltiples bandas de frecuencia — la diversidad de recursos de espectro es esencial en los sistemas de comunicaciones modernos. En conclusión, la integración y aplicación de las tecnologías de IA han dado como resultado muchas soluciones innovadoras de diseño de antenas. Estas soluciones mejoran significativamente la eficiencia del diseño y el rendimiento del sistema, sentando una base sólida para la evolución de las comunicaciones inalámbricas. lograr una compatibilidad avanzada y un funcionamiento eficiente de las antenas en múltiples bandas de frecuencia — la diversidad de recursos de espectro es esencial en los sistemas de comunicaciones modernos. En conclusión, la integración y aplicación de las tecnologías de IA han dado como resultado muchas soluciones innovadoras de diseño de antenas. Estas soluciones mejoran significativamente la eficiencia del diseño y el rendimiento del sistema, sentando una base sólida para la evolución de las comunicaciones inalámbricas. sentar una base sólida para la evolución de las comunicaciones inalámbricas. sentar una base sólida para la evolución de las comunicaciones inalámbricas.

La Figura 2 ilustra el proceso de diseño de antena basado en IA. Primero, los ingenieros seleccionan una forma geométrica básica en función de su experiencia para cumplir con los requisitos de rendimiento y luego encontrar los parámetros de diseño óptimos. Durante la optimización de parámetros, la actualización de los parámetros del modelo a través de la simulación electromagnética de onda completa es el paso más lento. Este paso puede ser reemplazado por un modelo sustituto basado en ML para ahorrar recursos informáticos y acelerar el proceso de diseño de la antena. Se puede entrenar un modelo sustituto en el conjunto de datos obtenido a través de la simulación de onda completa, un proceso que genera parámetros de salida como S y parámetros de ganancia en las bandas de frecuencia operativas cambiando las formas geométricas de las antenas. En el proceso de entrenamiento, el resultado generado por el modelo sustituto se acerca gradualmente al resultado de la simulación de onda completaeliminando la necesidad de simulación de onda completa. La mayoría de los enfoques de optimización de antenas asistidas por modelos sustitutos utilizan el modelo sustituto del Proceso Gaussiano (GP) debido a su fácil implementación, resultados analíticos procesables y capacidad para cuantificar incertidumbres. El entrenamiento de un modelo sustituto requiere aproximadamente el 80% de los conjuntos de datos, mientras que el 20% restante se utiliza para probar la precisión del modelo. Si el error de prueba no cumple con los requisitos, se pueden generar más datos para el entrenamiento, o se puede mejorar el modelo sustituto para repetir el proceso de GP. Después de obtener los parámetros óptimos del dispositivo a través del modelo sustituto, el dispositivo debe verificarse y ajustarse en función de la simulación de onda completa para lograr una precisión óptima del modelo y el rendimiento del diseño. En el análisis de antena, ML se puede realizar para predecir diversas características, ytales como patrones de radiación y frecuencias de resonancia, a partir de datos de simulación o medición. Un modelo sustituto complejo con múltiples salidas se puede integrar con algoritmos de evolución multiobjetivo para encontrar el diseño de antena óptimo que cumpla con los requisitos de rendimiento de múltiples indicadores. La integración de diferentes redes neuronales en el diseño de antenas también es un tema con un valor de investigación significativo. En la Figura 2, el primer paso es seleccionar un tipo de antena, que puede ser completado por los ingenieros con la ayuda de un sistema de recomendación basado en la Máquina Vectorial de Soporte (SVM). Después de determinar la forma geométrica básica de la antena, se pueden usar enfoques de IA como redes neuronales artificiales (ANN) y modelos de aprendizaje de conjuntos apilados para calcular los valores de los parámetros del modelo.Un modelo sustituto complejo con múltiples salidas se puede integrar con algoritmos de evolución multiobjetivo para encontrar el diseño de antena óptimo que cumpla con los requisitos de rendimiento de múltiples indicadores. La integración de diferentes redes neuronales en el diseño de antenas también es un tema con un valor de investigación significativo. En la Figura 2, el primer paso es seleccionar un tipo de antena, que puede ser completado por los ingenieros con la ayuda de un sistema de recomendación basado en la Máquina Vectorial de Soporte (SVM). Después de determinar la forma geométrica básica de la antena, se pueden usar enfoques de IA como redes neuronales artificiales (ANN) y modelos de aprendizaje de conjuntos apilados para calcular los valores de los parámetros del modelo.Un modelo sustituto complejo con múltiples salidas se puede integrar con algoritmos de evolución multiobjetivo para encontrar el diseño de antena óptimo que cumpla con los requisitos de rendimiento de múltiples indicadores. La integración de diferentes redes neuronales en el diseño de antenas también es un tema con un valor de investigación significativo. En la Figura 2, el primer paso es seleccionar un tipo de antena, que puede ser completado por los ingenieros con la ayuda de un sistema de recomendación basado en la Máquina Vectorial de Soporte (SVM). Después de determinar la forma geométrica básica de la antena, se pueden usar enfoques de IA como redes neuronales artificiales (ANN) y modelos de aprendizaje de conjuntos apilados para calcular los valores de los parámetros del modelo.

3.3 Simulación Electromagnética

En la simulación electromagnética, la IA se puede utilizar para evaluar exhaustivamente el rendimiento del sistema a través de la simulación de acoplamiento de campo multifísico, incluida la simulación electromagnética, térmica y de estructura. La simulación interdisciplinaria ofrece información detallada sobre el diseño de RF y antenas, lo que garantiza una robustez y adaptabilidad avanzadas del diseño. Los algoritmos de IA se pueden utilizar para calcular rápidamente la radiación electromagnética y la dispersión, y extraer información clave de los datos de medición para optimizar los parámetros de diseño, lo que demuestra un potencial significativo en el análisis de inversión de la simulación electromagnética. Este enfoque no solo mejora la precisión del diseño, sino que también acelera la implementación de conceptos de diseño en los productos. Además,Las tecnologías de IA también se pueden aplicar en simulación electromagnética en tiempo real para obtener rápidamente resultados de diseño y acelerar significativamente la iteración del diseño. La iteración rápida es fundamental para acelerar el diseño y las pruebas de prototipos, reduciendo significativamente el tiempo requerido para el desarrollo del producto. Por último, pero no menos importante, la IA desempeña un papel fundamental en la cuantificación de las incertidumbres que pueden afectar la confiabilidad del diseño en la simulación electromagnética. Tales incertidumbres se pueden evaluar utilizando tecnologías de IA para proporcionar una base más confiable para la toma de decisiones en el proceso de diseño, mejorando así la tasa de éxito del diseño. La IA desempeña un papel fundamental en la cuantificación de las incertidumbres que pueden afectar la confiabilidad del diseño en la simulación electromagnética. Tales incertidumbres se pueden evaluar utilizando tecnologías de IA para proporcionar una base más confiable para la toma de decisiones en el proceso de diseño, mejorando así la tasa de éxito del diseño. La IA desempeña un papel fundamental en la cuantificación de las incertidumbres que pueden afectar la confiabilidad del diseño en la simulación electromagnética. Tales incertidumbres se pueden evaluar utilizando tecnologías de IA para proporcionar una base más confiable para la toma de decisiones en el proceso de diseño, mejorando así la tasa de éxito del diseño.

En el cálculo de inversión directa entre la fuente y el campo de dispersión, la inversión de matriz debe realizarse durante la simulación convencional de onda completa de dispersión electromagnética y radiación para calcular la corriente inducida. Este proceso que consume mucho tiempo se puede expresar como:

J⁇=(YO=−⁇=⋅G=D)−1⋅(⁇=⋅E⁇yonc)J⁇=(YO=−⁇=​⋅G=D​)−1⋅(⁇=​⋅E⁇enc​)         （1）

Para acelerar este proceso, los investigadores han propuesto muchos enfoques no iterativos basados en DL y descubrieron que los enfoques de IA basados en GAN producen un mejor rendimiento que otras redes neuronales (como U-Net), especialmente cuando se trata de dispersores complejos. Un buen ejemplo es el método de aprendizaje actual inducido por el avance (FICLM). Calcula primero las corrientes inducidas a través del mapeo de la red neuronal y luego calcula el campo de dispersión multiplicando la función verde por la corriente inducida. La precisión del campo de dispersión calculado aumenta con el número de esquemas de entrada. Como se ilustra en la Figura 3, el esquema de entrada incluye muchas combinaciones del campo incidente y el fondo correspondiente a las constantes dieléctricas. Esto cumple con el requisito de resolver el problema de dispersión electromagnética en la física de ondas.

Figura 3 Diagrama de flujo FICLM

En inversión y optimización, los modelos y algoritmos de IA se pueden usar para realizar análisis de inversión sobre fenómenos electromagnéticos para extraer información de fondo de datos de medición electromagnética y optimizar los parámetros de diseño del dispositivo. Se desarrollaron tres tipos de solucionadores de redes neuronales para resolver problemas de inversión electromagnética. La Figura 4 muestra el diagrama de flujo de diseño del primer tipo, que invierte directamente los parámetros físicos del dispersador del resultado de la medición electromagnética. El siguiente modelo expresa el proceso de aprendizaje:

Rl=min⁡RQ,Q∑m=1Mf(RQ(E⁇ms),⁇=m)+g(Q)Rl​=myonRQ​,Q​∑m=1M​f(RQ​(E⁇ms​),⁇=​m​)+g(Q)          (2)

Nos ajustamos a cada par de parámetros físicos ⁇=m⁇=​m​y campo de dispersión E⁇msE⁇ms​en los datos de entrenamiento para obtener la red neuronal (R_{l}\), que mapea directamente el campo de dispersión a los parámetros físicos. Introdujimos un término de regularización g(Q)g(Q)para evitar el sobreajuste. Sin embargo, este modelo tiene capacidades de inversión limitadas porque aprende una gran cantidad de información innecesaria (información conocida sobre física de ondas) .

Figura 4 Diagrama de flujo del primer tipo

Figura 5 Diagrama de flujo del tercer tipo

El segundo tipo todavía utiliza el enfoque de función objetiva convencional, donde una red neuronal se entrena como un componente para aprender solucionadores iterativos. El tercer tipo integra un solucionador de aproximación (como una propagación posterior) con un DNN. Convierte la entrada E⁇msE⁇ms​de la DNN desde un campo electromagnético medido hasta una solución de aproximación ⁇=ms⁇=​ms​ de un parámetro físico (ver el diagrama de flujo del modelo en la Figura 5), reduciendo así la carga de trabajo de aprendizaje de la red neuronal y simplificando el proceso de aprendizaje. Inspirados por la similitud entre el enfoque iterativo de los problemas de dispersión inversa (ISP) y la arquitectura DNN en el tercer tipo de solucionadores de redes neuronales, los investigadores mejoraron la topología DNN incorporando tres módulos CNN que están en cascada y entrenados por separado. Inicialmente, los investigadores se centraron en la información de contraste del tercer tipo. Los resultados aproximados y reales de la información de contraste se utilizan como entrada y salida de los módulos de CNN. Más tarde, inspirados por la física de ondas, desarrollaron una red neuronal mejorada. Esta red introduce la corriente inducida y el campo eléctrico en las entradas y salidas para avanzar significativamente el rendimiento de inversióncomo se muestra en la Figura 6. El siguiente modelo expresa el proceso de aprendizaje de la red neuronal que integra la física electromagnética:

Rl=min⁡RQ,Q∑m=1Mf(RQ(J⁇+,E⁇+),J⁇l1,J⁇l2,…,J⁇)+g(Q)Rl​=myonRQ​,Q​∑m=1M​f(RQ​(J⁇+,E⁇+),J⁇l1,J⁇l2,….,J⁇)+g(Q)         (3)

donde J⁇l1,J⁇l2,…,J⁇J⁇l1,J⁇l2,….,J⁇ indica la densidad de la corriente inducida por la salida de cada módulo CNN.

Figura 6 Diagrama de flujo de inversión electromagética para redes neuronales

4 Ventajas de las tecnologías de IA en RF y Diseño de Antena

4.1 Mejora de la Eficiencia del Diseño

Las tecnologías de IA han acelerado e innovado significativamente el diseño de RF y antenas al automatizar el proceso de diseño, incluidas tareas repetitivas como el cálculo de parámetros y la generación de modelos. Las capacidades rápidas de simulación y optimización de los algoritmos de IA permiten a los diseñadores formular soluciones de diseño de alta calidad de manera eficiente. La aparición de herramientas de diseño inteligentes mejora aún más la eficiencia del diseño y visualiza el proceso de diseño.

Los modelos sustitutos de IA mejoran significativamente la eficiencia del diseño mediante el uso de algoritmos y modelos de ML para reemplazar componentes complejos de RF/microondas. Este enfoque logra la misma precisión que los modelos electromagnéticos y hace que los modelos de circuitos sean más eficientes computacionalmente al reemplazar la simulación electromagnética de onda completa que consume mucho tiempo. Sin embargo, requiere modelos AI/ML completamente entrenados y una cierta cantidad de datos para hacerlo. Sin embargo, este enfoque no solo mejora la eficiencia del diseño, sino que también reduce el costo de desarrollo, acelerando la transformación del concepto a la implementación en el diseño de RF y antenas.

4.2 Diseño e Innovación Óptimos

AI ofrece capacidades avanzadas de optimización para RF y diseño de antena. Por ejemplo, un modelo de IA multiobjetivo puede tener en cuenta muchos objetivos de diseño, como el rendimiento, el costo y el tamaño, para encontrar el diseño óptimo. AI también ofrece capacidades avanzadas de análisis de datos para el control detallado de los detalles de diseño, logrando una optimización global y mejorando aún más la calidad del diseño. Además, AI proporciona capacidades de diseño innovadoras para inspirar ideas y enfoques de diseño novedosos.

En la optimización del diseño de dispositivos de RF complejos, los modelos de IA entrenados en datos numéricos y experimentales ofrecen excelentes capacidades de optimización, que se pueden utilizar para diseñar antenas complejas, matrices y dispositivos de RF — una tarea difícil para los enfoques de diseño convencionales. El diseño de dispositivos de RF complejos es equivalente a resolver problemas de optimización de alta dimensión y no convexos y generalmente implica dominios de tiempo, frecuencia y espectrales y muchas restricciones. Tales problemas son desafiantes debido a las características de no linealidad, escalas múltiples y acoplamiento mutuo fuerte. Los algoritmos de optimización a menudo requieren numerosos resultados de simulación para lograr el objetivo de rendimiento, y el número de iteraciones depende de qué algoritmo de optimización se utiliza y la complejidad del problema.La simulación electromagnética de onda completa es un enfoque subóptimo porque es a la vez energética y computacionalmente ineficiente, especialmente para la simulación rápida y la optimización de modelos electromagnéticos eléctricamente grandes. ML proporciona una solución avanzada a estos problemas al lograr la misma precisión que un modelo electromagnético sin una simulación que consume mucho tiempo, mejorando significativamente la eficiencia y la viabilidad de la optimización.

4.3 Capaz de Resolver Problemas Complejos

Las tecnologías de IA se pueden utilizar para encontrar soluciones óptimas para el diseño de RF y antenas, especialmente para escenarios de diseño con altas dimensiones y restricciones complejas. Los algoritmos de IA sobresalen en la identificación de las características y el comportamiento de los problemas no lineales y proporcionan resultados de análisis más precisos, de los que los enfoques convencionales son incapaces.

AI también se destaca en el análisis de acoplamiento de campos multifísicos teniendo en cuenta diferentes informaciones sobre campos físicos, como información electromagnética, térmica y de estructura, evaluando exhaustivamente el rendimiento de los sistemas de RF y antenas. Este enfoque de análisis interdisciplinario proporciona información de diseño más profunda para garantizar un rendimiento óptimo del sistema desde varias perspectivas. Además, las tecnologías de IA ofrecen un valor significativo en la gestión de incertidumbres, como parámetros de materiales y entornos de trabajo en constante cambio, logrando un diseño robusto y asegurando una alta estabilidad y confiabilidad para sistemas de RF y antenas en diversas condiciones. La IA se ha vuelto indispensable en el diseño de RF y antenas debido a sus capacidades avanzadas, facilitando la innovación en los enfoques de diseño y mejorando la calidad del diseño.

En el análisis de modelos de estructuras complejas de RF/microondas, a menudo se utilizan dos enfoques de representación: el modelo electromagnético (modelo fino) y el modelo de circuito equivalente de parámetros agrupados (modelo aproximado). El modelo fino es más preciso pero es computacionalmente más caro. El modelo aproximado es computacionalmente eficiente pero inexacto. La tecnología tradicional de mapeo espacial optimiza los parámetros geométricos y logra los objetivos de rendimiento al convertir los parámetros entre estos modelos. Este proceso de conversión de parámetros se puede completar de manera más eficiente mediante modelos AI/ML en menos pasos computacionales. Estos modelos pueden identificar las complejas relaciones entre los modelos finos y rugosos aprendiendo una gran cantidad de datos para ajustar rápida y exactamente los parámetros en el proceso de optimización.Este enfoque requiere menos recursos informáticos y acelera la iteración del diseño, lo que permite a los diseñadores diseñar estructuras de RF/microondas de alto rendimiento de manera más eficiente y rentable.

4.4 Ajuste Adaptativo y Dinámico

El ajuste adaptativo y dinámico es clave para avanzar significativamente en la aplicabilidad y robustez de los sistemas de RF y antenas. Los sistemas de IA multifunción se pueden implementar para monitorear y ajustar los sistemas de RF y antenas en tiempo real, mejorando significativamente el rendimiento del sistema desde varias perspectivas, como se muestra en la Figura 7.

Estos sistemas de IA pueden monitorear los parámetros del sistema en tiempo real y ajustar automáticamente los parámetros del circuito de RF y la antena a través de algoritmos inteligentes en condiciones de trabajo en constante cambio, garantizando el rendimiento y la estabilidad del sistema de comunicaciones. Estas capacidades de monitoreo y ajuste en tiempo real mejoran significativamente la flexibilidad y la velocidad de respuesta de los circuitos de RF y los sistemas de antenas.

Figura 7 Ajuste adaptativo basado en IA en circuito de RF y diseño de antena

Las tecnologías de IA también juegan un papel importante en el diagnóstico inteligente de fallas al analizar los datos del sistema en ejecución para detectar fallas y pronosticar problemas rápidamente. Sobre la base del resultado del análisis, se pueden tomar medidas preventivas o correctivas para mejorar la disponibilidad y confiabilidad del sistema. Este enfoque reduce los costos de mano de obra y tiempo del mantenimiento del sistema y evita las interrupciones del servicio causadas por fallas.

Además, las tecnologías de IA permiten que los sistemas de RF y antenas se adapten mejor a entornos dinámicos, por ejemplo, escenarios de comunicaciones móviles, donde la interferencia de la señal y otros factores ambientales pueden afectar la calidad de la comunicación. Dichos cambios ambientales se pueden analizar en tiempo real utilizando AI para ajustar automáticamente el estado del haz de las matrices de antenas, optimizar la transmisión de la señal y el rendimiento de la recepción, y garantizar una comunicación continua y estable.

4.5 Integración y Personalización Interdisciplinaria

Una de las ventajas de las tecnologías de IA en el diseño de circuitos y antenas es promover la integración interdisciplinaria y el diseño personalizado. La IA se puede utilizar para integrar tecnologías y conceptos avanzados de diferentes campos, como la ciencia de materiales, la ingeniería electrónica y la informática, para lograr una innovación convergente, al tiempo que ofrece soluciones personalizadas de diseño de antenas y RF basadas en requisitos específicos y escenarios de aplicación.

La integración interdisciplinaria crea nuevas perspectivas y soluciones para el diseño de circuitos y antenas de RF, facilitando la innovación y el desarrollo tecnológico.

En el diseño personalizado, la aplicación de tecnologías de IA mejora la flexibilidad y el grado de personalización del proceso de diseño. La IA se puede utilizar para generar soluciones de diseño personalizadas mediante el análisis de los requisitos de aplicaciones específicas, como el rango de comunicación, el ancho de banda de frecuencia y los factores ambientales. Esta capacidad cumple con una amplia gama de requisitos del mercado y ofrece soluciones óptimas para aplicaciones específicas, mejorando el rendimiento y la aplicabilidad de los sistemas de RF.

5 Ejemplos de Diseño de Modelo de IA

A medida que las tecnologías de IA evolucionan, demuestran ventajas significativas en el diseño de circuitos y antenas de RF, una de las tareas más cruciales y desafiantes en los sistemas de comunicaciones inalámbricas. En esta sección, discutimos varios casos de diseño de filtros para resaltar la aplicación de AI en RF y diseño de antena.

5.1 Filtros Bandpass y High-Pass

La topología de un dispositivo se puede pixelar para lograr un alto grado de libertad para las variables del dispositivo y mejorar las probabilidades de lograr el objetivo de rendimiento. Este enfoque goza de una atención generalizada de la comunidad de investigación de microondas debido a su rendimiento avanzado. Se puede utilizar para implementar todo tipo de circuitos de microondas, incluidos amplificadores de potencia y antenas. Basándonos en la idea de la pixelación, diseñamos diferentes tipos de filtros de microondas que pueden operar en la banda de frecuencia Ka (26,5 GHz a 40 GHz) y cumplir con los requisitos específicos de selectividad de frecuencia. Estos filtros han sido ampliamente utilizados en vehículos de conducción autónoma. El primer ejemplo incluye filtros de paso de banda y de paso alto. Utilizamos alúmina con un espesor de 0,127 mm como sustrato y oro con un espesor de 4 micras como cables de transmisión para diseñar los filtros.El proceso de diseño es el siguiente: (1) Crear un modelo electromagnético de un parche sólido en software comercial como CST y HFSS. El parche tiene dos puertos con microstrips de 50 ohmios. (2) Divida el parche en cuadrículas de diferentes tamaños en función de la cantidad de resonadores. (3) Establezca cada cuadrícula en metal (1) o no metal (0) para el proceso de entrenamiento de la red neuronal. (4) Configure el entorno Python para ejecutar el software electromagnético automáticamente. (5) Generar datos utilizando el software electromagnético. (6) Entrenar un modelo CNN usando secuencias binarias (1: metal; 0: no metal) como entrada y (3) Establezca cada cuadrícula en metal (1) o no metal (0) para el proceso de entrenamiento de la red neuronal. (4) Configure el entorno Python para ejecutar el software electromagnético automáticamente. (5) Generar datos utilizando el software electromagnético. (6) Entrenar un modelo CNN usando secuencias binarias (1: metal; 0: no metal) como entrada y (3) Establezca cada cuadrícula en metal (1) o no metal (0) para el proceso de entrenamiento de la red neuronal. (4) Configure el entorno Python para ejecutar el software electromagnético automáticamente. (5) Generar datos utilizando el software electromagnético. (6) Entrenar un modelo CNN usando secuencias binarias (1: metal; 0: no metal) como entrada y S11S11​y S21S21​ parámetros como la salida. (7) Reemplace el modelo electromagnético con el modelo CNN capacitado, que es computacionalmente más eficiente. (8) Desarrollar un algoritmo de optimización basado en el modelo CNN. El algoritmo utiliza la pérdida de retorno de banda de paso y la pérdida de inserción de banda de parada como entrada para generar la forma de filtro requerida.

Figura 8 Diagrama de simulación de un filtro pixelado

La Figura 8 ilustra la estructura del filtro primario configurada en CST. Para acelerar la generación de datos, utilizamos un plano simétrico en la estructura objetivo, donde la mitad derecha de la estructura es un espejo de la mitad izquierda. Dividimos el medio plano izquierdo en 20 rejillas rectangulares (4 x 5). En base a la experiencia que acumulamos del diseño de acoplamiento, establecemos algunas de las rejillas en 1 (rojo) o 0 (negro) antes de la optimización, como se muestra en la Figura 8. También diseñamos diferentes tamaños de cuadrícula para las áreas de entrada/salida (I/O), acoplamiento entre resonadores (I/R) y resonadores para acelerar la simulación de onda completa sin comprometer la precisión del modelo. El tamaño de cada rejilla rectangular en las áreas de E/S y acoplamiento es de 0,12 mm x 0,3 mm. El tamaño de cada cuadrícula en el área del resonador es de 0,27 mm x 0,3 mm.Debido a que el área de acoplamiento (espacio de acoplamiento) es demasiado pequeña en comparación con el tamaño del resonador en la mayoría de los diseños, elegimos un tamaño de cuadrícula más pequeño para el área de acoplamiento potencial y un tamaño de cuadrícula más grande para el área del resonador para reducir el número total de variables en el espacio de diseño objetivo. En nuestro diseño, 15 cuadrículas se consideran variables. Encontramos 32,768 estructuras posibles en total especificando redes metálicas y no metálicas, realizamos 32,768 simulaciones electromagnéticas de onda completa en frecuencias que van desde 34 GHz a 46 GHz, y obtuvimos 51 muestras. Utilizamos 15 variables binarias y variables de frecuencia como entrada, y las partes reales e imaginarias de 15 cuadrículas se consideran variables. Encontramos 32,768 estructuras posibles en total especificando redes metálicas y no metálicas, realizamos 32,768 simulaciones electromagnéticas de onda completa en frecuencias que van desde 34 GHz a 46 GHz, y obtuvimos 51 muestras. Utilizamos 15 variables binarias y variables de frecuencia como entrada, y las partes reales e imaginarias de 15 cuadrículas se consideran variables. Encontramos 32,768 estructuras posibles en total especificando redes metálicas y no metálicas, realizamos 32,768 simulaciones electromagnéticas de onda completa en frecuencias que van desde 34 GHz a 46 GHz, y obtuvimos 51 muestras. Utilizamos 15 variables binarias y variables de frecuencia como entrada, y las partes reales e imaginarias de S11S11​y S21S21​ como salida para entrenar un modelo EM-CNN que puede reemplazar la simulación de onda completa.

Además, integramos una solución de optimización basada en un algoritmo genético (GA) para desarrollar filtros con diferentes rendimientos de filtrado modificando el diseño y la combinación (distribuciones) de redes metálicas y no metálicas (distribuciones). Las bandas de tope del filtro de paso de banda se definen de la siguiente manera:

• Banda de detención 1 (SB-1) ≤ 40 GHz
• Banda de detención 2 (SB-2) ≥ 44 GHz
• Banda de paso: 41 GHz ≤ Banda de paso (PB) ≤ 43 GHz
• Pérdida de inserción de banda de paso: max[S21(PB)]>−1dBmañanax[S21​(PB)]>−1dB
• Pérdida máxima de retorno de banda de paso: max[S11(PB)]<−10dBmañanax[S11​(PB)]<−10dB
• Supresión de banda de detención: max[S21(SB)]<−25dBmañanax[S21​(SB)]<−25dB

Las bandas de tope del filtro de paso alto se definen de la siguiente manera:

• Banda de detención 1 (SB-1) ≤ 40 GHz
• Banda de paso: ≥ 42 GHz
• Pérdida mínima de inserción en banda: max[S21(PB)]>−1dBmañanax[S21​(PB)]>−1dB
• Pérdida máxima de retorno de banda de paso: max[S11(PB)]<−10dBmañanax[S11​(PB)]<−10dB
• Supresión de banda de detención: max[S21(SB)]<−25dBmañanax[S21​(SB)]<−25dB

En base a estos objetivos de diseño, la función de pérdida de los filtros se puede expresar como:

K=max[(S11)PB,−RL]+w∗max[(S21)SB,−YOL]K=mañanax[(S11​)PB​,−RL]+w∗mañanax[(S21​)SB​,−YOL]          (4)

donde w indica el factor de ponderación entre la pérdida de retorno de banda de paso (RL ) y la pérdida de inserción de banda de parada (IL ). El factor de ponderación w es un factor clave para ajustar la pérdida de retorno de la banda de paso y la pérdida de inserción de la banda de parada. El factor se determina de acuerdo con la sensibilidad de los parámetros de optimización y sus impactos colectivos sobre la pérdida de retorno y la pérdida de inserción en la banda de paso y la banda de parada. El modelo EM-CNN se utiliza para optimizar la función de pérdida para el filtro de paso de banda, generando una secuencia binaria [1, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1], que se convierte en una forma geométrica en CST, como se muestra en la Figura 9a. La secuencia binaria generada para el filtro de paso alto es [0, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1], que también se convierte en una forma geométrica en CST, como se muestra en la Figura 9b.La Figura 10a y la Figura 10b ilustran el rendimiento de simulación de onda completa de estos filtros, que ofrecen un rendimiento óptimo dentro y fuera de banda que cumple con los requisitos de nuestro diseño.

Figura 9 Resultados de optimización de filtros pixelados

Figura 10 Resultados de simulación de filtros optimizados

5.2 Filtro de Doble Banda

También utilizamos el modelo EM-CNN para diseñar un filtro de banda de doble paso, que requiere una función objetiva más compleja que los filtros de banda de paso único.

• Stopband 1: 36 GHz ≤ Stopband (SB-1) ≤ 38 GHz
• Stopband 2: 44 GHz ≤ Stopband (SB-2) ≤ 46 GHz
• Banda de paso 1: 34 GHz ≤ Banda de paso (PB1) ≤ 36 GHz
• Passband 2: 38 GHz ≤ Passband (PB2) ≤ 42 GHz
• Pérdida de inserción de banda de paso: max[S21(PB)]>–2dBmañanax[S21​(PB)]>–2dB
• Pérdida máxima de retorno en banda: max[S11(PB)]<–15dBmañanax[S11​(PB)]<–15dB
• Rechazo fuera de banda: max[S21(SB)]<–25dBmañanax[S21​(SB)]<–25dB

Establecemos w a 0.8 para equilibrar la pérdida de retorno de banda de paso y la pérdida de inserción de banda de parada, minimizando la pérdida. Similar a los ejemplos anteriores, utilizamos un algoritmo de optimización basado en GA para obtener una secuencia binaria [1, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1] que caracteriza la forma geométrica del filtro y la respuesta objetivo correspondiente. La figura 9c muestra la forma geométrica del filtro correspondiente a la secuencia binaria optimizada. Comparamos los resultados de predicción de CNN con el resultado de simulación de onda completa. La Figura 11a muestra la respuesta del parámetro S del filtro predicho por el modelo CNN. La Figura 11b muestra la respuesta del parámetro S calculada por CST. Podemos ver que la respuesta calculada por CST es muy similar a la predicha por el modelo CNN y cumple con el objetivo de rendimiento del filtro.Este ejemplo solo se utiliza para explicar la viabilidad del diseño, que no cumple con todos los requisitos de rendimiento debido a un corto tiempo de diseño. Aumentar el grado de libertad y la densidad de las rejillas puede mejorar aún más el rendimiento del filtro.

Figura 11 Comparación de respuesta de filtros optimizados

6 Desafíos y Perspectivas

6.1 Calidad y Disponibilidad de los Datos

La generación, la calidad y la disponibilidad de datos son fundamentales para la aplicación exitosa de modelos de IA en el diseño de antenas. Los datos a gran escala y de alta calidad son la piedra angular de la capacitación del modelo de IA. Sin embargo, el diseño de RF y antenas enfrenta varios desafíos de datos: falta de datos, gran dependencia de la experiencia y alta complejidad. Los datos utilizados en el diseño de RF y antenas a menudo provienen de la simulación de modelos electromagnéticos, que es computacionalmente costosa y dificulta la obtención de datos.

Un modelo AI/ML preciso debe ser entrenado en conjuntos de datos de prueba, validación y capacitación adecuados que caractericen completamente el problema a resolver. Para las estructuras de RF/microondas, estos conjuntos de datos generalmente se generan a través de la simulación de modelos electromagnéticos, que es un proceso costoso y lento. Además, mejorar la precisión y la capacidad de generalización de un modelo implica la recopilación de datos, la organización y el etiquetado. Este proceso requiere una cuidadosa selección y muestreo de los datos para garantizar que la calidad y la disponibilidad de los conjuntos de datos puedan caracterizar las áreas clave en el espacio de diseño.

Para abordar los desafíos de datos que enfrenta el entrenamiento de modelos de IA en RF y diseño de antenas, podemos implementar varias políticas para lograr un equilibrio entre el tiempo de generación de datos y la precisión del modelo: (1) Aprendizaje activo: Genera selectivamente los puntos de datos más informativos, reduciendo la cantidad total de datos requeridos mientras se mantiene una alta precisión del modelo. (2) Transferencia de aprendizaje: Crea modelos basados en modelos pre-entrenados que han aprendido características y patrones de tareas relacionadas, reduciendo significativamente la cantidad de nuevos datos necesarios para la formación de modelos. (3) Aumento de datos: Aumenta la escala de conjuntos de datos, reduce la demanda de simulación electromagnética adicional y mantiene la diversidad de datos de entrenamiento. (4) Reducción de dimensionalidad: Se centra en los parámetros más cruciales, simplifica el proceso de generación de datos y reduce el costo computacional.Se requiere una compensación estratégica entre el tiempo mínimo de generación de datos y la máxima precisión del modelo.

Además de la recopilación y organización de datos, los datos se pueden generar utilizando tecnologías de IA. Por ejemplo, los modelos de difusión y otros modelos generativos ofrecen un enfoque innovador de generación de datos al aprender las características de distribución de los datos actuales y generar nuevas muestras de datos que son similares a los datos actuales. Estos modelos se pueden utilizar para generar más datos de entrenamiento a partir de datos de medición o simulación limitados para el diseño de RF y antenas. Estos modos también pueden identificar estructuras de datos complejas, mejorando la diversidad de los datos generados y manteniendo la coherencia con el conjunto de datos original. GAN también es un enfoque avanzado de generación de datos que puede generar muestras de datos realistas a través del entrenamiento adversarial. En RF y diseño de antena,Los GAN se pueden utilizar para generar datos de simulación electromagnética para ayudar a los diseñadores a evaluar el rendimiento de diferentes soluciones de diseño en la fase inicial de diseño. En conclusión, las políticas mencionadas anteriormente se pueden utilizar para alcanzar una compensación óptima entre el tiempo mínimo de generación de datos y la máxima precisión del modelo y desarrollar modelos AI/ML efectivos para estructuras RF/microondas, acelerando el proceso de desarrollo de modelos AI y ofreciendo soluciones innovadoras y eficientes de diseño de RF y antenas. acelerar el proceso de desarrollo de modelos de IA y ofrecer soluciones innovadoras y eficientes de diseño de antenas y RF. acelerar el proceso de desarrollo de modelos de IA y ofrecer soluciones innovadoras y eficientes de diseño de antenas y RF.

6.2 Selección de Modelos y Configuración de Parámetros

En el diseño de la estructura de RF/microondas, el desarrollo del modelo AI/ML enfrenta un desafío desalentador: selección de modelos y configuración de hiperparámetros. Debido a que los diferentes problemas tienen diferentes características, ningún modelo puede cumplir con los requisitos de todos los escenarios. Necesitamos seleccionar la arquitectura de modelo más adecuada en función de la descripción del problema. Además, la selección de hiperparámetros, como el número de capas, el número de neuronas, la relación de segmentación de datos y la función de activación, tiene un impacto significativo en el rendimiento del modelo. Los enfoques actuales de selección de hiperparámetros dependen en gran medida de la experiencia y las pruebas de prueba y error, que son laboriosas y requieren mucho tiempo, y pueden causar incertidumbres en el proceso de desarrollo del modelo.La selección eficiente y precisa de modelos y la configuración de hiperparámetros son los desafíos esenciales para el desarrollo de modelos AI/ML de alto rendimiento.

Para abordar estos desafíos, podemos implementar las siguientes políticas: (1) Desarrollar herramientas automatizadas de selección de modelos que puedan recomendar o seleccionar la arquitectura de modelo más adecuada en función de las características y características de datos del problema. (2) Utilice técnicas de optimización de hiperparámetros, como la búsqueda en cuadrícula, la búsqueda aleatoria o la optimización bayesiana, para explorar sistemáticamente el espacio del hiperparámetro y encontrar la combinación óptima de hiperparámetros. (3) Desarrollar un proceso de desarrollo automatizado que integre el preprocesamiento de datos, la capacitación de modelos, la optimización de hiperparámetros y la evaluación de modelos para reducir la intervención manual y mejorar la eficiencia del desarrollo.

6.3 Complejidad de Algoritmos y Recursos Informáticos

La complejidad del algoritmo y los recursos informáticos son los principales obstáculos para la aplicación de algoritmos AL/ML en el diseño de RF y antenas. Los algoritmos avanzados de IA, especialmente los modelos DL, a menudo requieren una gran cantidad de recursos informáticos para la capacitación y la inferencia. Estos recursos incluyen, entre otros, GPU de alto rendimiento, grandes espacios de almacenamiento y capacidades rápidas de procesamiento de datos, que son costosas y difíciles de obtener, especialmente para equipos de investigación y pequeños equipos de desarrollo. Además, los algoritmos altamente complejos pueden aumentar el tiempo de capacitación, ralentizando las iteraciones de diseño y los procesos de innovación. Equilibrar la complejidad del algoritmo y los recursos informáticos se ha convertido en un tema clave para un diseño eficiente asistido por IA.

Para abordar estos desafíos, podemos implementar las siguientes soluciones: (1) Optimización de algoritmos: Se pueden desarrollar algoritmos más eficientes para reducir los pasos informáticos y el consumo de recursos mientras se mantiene o incluso se mejora el rendimiento del modelo. (2) Simplificación del modelo: Tecnologías como la poda del modelo y la destilación del conocimiento se pueden utilizar para simplificar la estructura del modelo y reducir los parámetros del modelo, reduciendo así la carga de trabajo informática. (3) Aceleración de hardware: El hardware exclusivo, como las unidades de procesamiento de tensor (TPU) y las matrices de puertas programables de campo (FPGA), se puede utilizar para acelerar los algoritmos de IA, ofreciendo capacidades informáticas óptimas para DL. (4) Recursos de computación en la nube: Los recursos informáticos avanzados proporcionados por los servicios de computación en la nube se pueden asignar bajo demanda para reducir los costos de inversión para el hardware local.(5) Computación paralela: La tecnología de computación paralela se puede utilizar para asignar tareas de entrenamiento a diferentes procesadores o dispositivos para reducir el tiempo de entrenamiento. (6) Programación y gestión de recursos: Se puede desarrollar un sistema inteligente de programación de recursos para optimizar la asignación y el uso de los recursos informáticos y mejorar la eficiencia de los recursos. (7) Modelos ligeros: Los modelos ligeros de IA, como MobileNet y ShuffleNet, se pueden desarrollar para entornos con recursos limitados. (8) Cuantificación del modelo: La tecnología de cuantificación del modelo se puede utilizar para reducir los requisitos de precisión, memoria y almacenamiento del modelo y reducir la complejidad computacional. (9) Recursos informáticos heterogéneos: Diferentes tipos de recursos informáticos, como CPU, GPU y circuitos integrados específicos de la aplicación (ASIC)se puede integrar para lograr una asignación óptima de recursos para tareas informáticas. Estas soluciones se pueden emplear para reducir la complejidad de los algoritmos de IA, acelerar el proceso de diseño y mejorar la eficiencia y la viabilidad del diseño de RF y antenas cuando los recursos informáticos son limitados.

6.4 Explicabilidad y Transferibilidad

La explicabilidad de los modelos de IA es un tema importante que a menudo se descuida en el diseño de RF y antenas. Aunque algunos modelos multiobjetivos y multifuncionales de IA, especialmente los modelos DL, ofrecen un excelente rendimiento en la resolución de ciertos problemas complejos, a menudo se consideran «cajas negras» porque es difícil entender cómo estos modelos toman decisiones. En el diseño de RF y antenas, los diseñadores deben comprender el proceso de toma de decisiones del modelo para garantizar que el diseño cumpla con los requisitos de los principios de la física y los escenarios de aplicación. La falta de explicabilidad no solo aumenta los riesgos de diseño, sino que también limita la aplicación de modelos de IA en escenarios de aplicación clave.

Para mejorar la explicabilidad del modelo en el diseño de RF y antenas, podemos adoptar los siguientes enfoques: (1) Desarrollar y aplicar tecnologías de IA explicables, como Explicaciones de Diagnóstico de Modelo Interpretables Locales (LIME) y ExPlanaciones Aditivas SHAPley (SHAP), que pueden explicar los resultados de predicción del modelo. (2) Utilice herramientas de visualización para demostrar los principios de trabajo de los modelos, incluida la importancia de las características y los límites de decisión. (3) Usar modelos más simples y fáciles de entender, como árboles de decisión o modelos lineales, aunque pueden tener un rendimiento inferior a los modelos complejos en ciertos escenarios. (4) Utilice la tecnología de destilación de modelos para migrar el conocimiento de modelos complejos a un modelo más simple. (5) Implementar tecnologías de posprocesamiento, como la extracción de reglas, para extraer reglas explicables de modelos de caja negra.(6) Tenga en cuenta la explicabilidad en la fase de diseño del modelo y seleccione arquitecturas de modelo naturalmente transparentes. Estos enfoques pueden mejorar la explicabilidad de los modelos de IA en el diseño de RF y antenas, mejorar la confianza de los diseñadores en los modelos y promover la aplicación de tecnologías de IA en este campo.

Sin embargo, existe una compensación entre la explicabilidad del modelo y la transferibilidad. Por ejemplo, los modelos complejos pueden producir un buen rendimiento en nuevos entornos (buena transferibilidad), pero pueden ser difíciles de explicar (explicabilidad subóptima). Los modelos simples son fáciles de explicar, pero pueden ofrecer un rendimiento insatisfactorio en entornos o escenarios diversificados con una amplia gama de datos (resistencia subóptima y transferibilidad). Para compensar la falta de transferibilidad, se deben diseñar múltiples modelos para diferentes escenarios en la fase inicial de diseño, lo que aumenta el costo de diseño y la dificultad de mantenimiento. Estos modelos pueden no adaptarse a escenarios de aplicación en constante cambio. En consecuencia, se deben desarrollar modelos de IA nuevos y personalizados para las redes de circuitos de RF, al igual que el mundo de la física necesita una teoría general.Estos modelos deben tener una alta explicabilidad y una capacidad de generalización avanzada (transferibilidad). El desarrollo de estos modelos es uno de los desafíos clave para la amplia aplicación de las tecnologías de IA en el diseño de RF y antenas.

6.5 Convergencia Multi-Dominio

El diseño de RF y antenas es un campo interdisciplinario que involucra muchas disciplinas, como electromagnetismo, ciencia de materiales e ingeniería electrónica. La aplicación de modelos de IA en este campo requiere el procesamiento y la integración de datos complejos y conocimientos de diferentes disciplinas. Sin embargo, la convergencia de múltiples dominios enfrenta muchos desafíos en el desarrollo de modelos de IA. Los datos de diferentes disciplinas pueden tener diferentes características y formatos, lo que dificulta su integración. Además, la experiencia y las teorías en diferentes dominios deben integrarse para garantizar que los modelos de IA puedan comprender y resolver problemas a fondo. Los modelos actuales de IA a menudo se centran en un solo dominio y carecen de integración y colaboración interdisciplinaria, lo que limita su rendimiento y aplicación en el diseño de RF y antenas.

Para abordar estos desafíos, podemos implementar los siguientes enfoques: (1) Establecer un equipo de desarrollo de modelos de IA de expertos de diferentes dominios para garantizar que se consideren los conocimientos y datos multidisciplinarios. (2) Desarrollar un proceso de estandarización de datos para unificar los formatos de datos recopilados de diferentes fuentes, facilitando el procesamiento y análisis de datos mediante modelos de IA. (3) Utilice la tecnología de aprendizaje multitarea para permitir que los modelos de IA aprendan simultáneamente múltiples tareas, promoviendo la convergencia del conocimiento de diferentes dominios. (4) Implementar tecnología de aprendizaje de transferencia para migrar los conocimientos aprendidos en un dominio a otro, mejorando la adaptabilidad y el rendimiento de los modelos en el nuevo dominio. (5) Diseñar arquitecturas de modelos específicos de dominio que puedan caracterizar y procesar mejor los datos y el conocimiento de disciplinas específicas.(6) Desarrollar gráficos de conocimiento interdisciplinarios para integrar el conocimiento profesional en diferentes dominios y proporcionar un rico conocimiento de fondo para los modelos de IA.

7 Conclusión

En este documento, discutimos en detalle la aplicación, las ventajas, los desafíos y el desarrollo futuro de la IA en el diseño de RF y antenas. Las tecnologías de IA han demostrado un potencial significativo en la optimización de antenas, el diseño de circuitos de RF y la simulación electromagnética al mejorar la eficiencia del diseño, optimizar los resultados de diseño y resolver problemas complejos. Aunque la IA enfrenta muchos desafíos en el diseño de RF y antenas, como la calidad de los datos, la selección del modelo, la complejidad del algoritmo, la explicabilidad del modelo y la transferibilidad del modelo, la IA todavía disfruta de una perspectiva prometedora en este campo. Creemos que la investigación continua y la innovación en IA facilitarán avances y avances más significativos en el diseño de RF y antenas. AI ha abierto un nuevo horizonte para el diseño de RF y antenas al mejorar la eficiencia del diseño y optimizar el rendimientofacilitar el desarrollo de las comunicaciones inalámbricas. Sin embargo, ciertos desafíos tecnológicos y de datos deben abordarse antes de que la IA pueda desbloquear completamente su potencial en el campo. Se espera que la investigación futura se centre en mejorar la calidad de los datos, desarrollar algoritmos más eficientes, mejorar la explicabilidad del modelo y promover la convergencia de múltiples dominios. Dicha investigación avanzará en el desarrollo de sistemas de comunicaciones inalámbricas y brindará beneficios significativos a nuestra vida diaria.Dicha investigación avanzará en el desarrollo de sistemas de comunicaciones inalámbricas y brindará beneficios significativos a nuestra vida diaria.Dicha investigación avanzará en el desarrollo de sistemas de comunicaciones inalámbricas y brindará beneficios significativos a nuestra vida diaria. Huawei News. Traducido al español