Automatyczne projektowanie anten planarnych przy użyciu głębokich sieci

Projekt dotyczy automatycznego projektowania anten planarnych. Kluczowym elementem jest uniwersalna parametryzacja obejmująca promienniki oparte na splajnach oraz relokowalne szczeliny eliptyczne o regulowanych wymiarach, a także mechanizm zabezpieczający zapewniający jednospójność geometryczną (w sensie teorii zbiorów) elementu promieniującego. Rozwiązanie to umożliwia generowanie niemal nieograniczonej liczby odmiennych architektur przy zachowaniu stosunkowo niewielkiej liczby parametrów. Proces projektowania anteny wykorzystuje modele surogatowe zbudowane przy użyciu dużych baz danych projektów wygenerowanych losowo w przestrzeni poszukiwań, zawierających od 200000 to ponad 300000 próbek. Modele konstruowane będą przy użyciu głębokich sieci neuronowaych, w tym różnych wariantów sieci konwolucyjnych (ang. Convolutional neural networks, CNN). Modele sieciowe wykorzystane będą do generowania wysokiej jakości rozwiązań początkowych, które będą następnie podlegały optymalizacji gradientowej. Weryfikacja procedury zakłada zaprojektowanie kilkudziesięciu anten o różnych parametrach funkcjonalnych (anteny jedno-, dwu-, trzypasmowe, szerokopasmowe, itd.) implementowane na podłożach o zróżnicowanych rozmiarach oraz różnych materiałach podłożowych o odmiennej przenikalności względnej i grubości.