注 1: この記事は、複雑で専門的な概念を簡潔かつ明確に説明および区別することに特化した「概念分析」シリーズの 1 つです。この分析のコンセプトは、インテリジェント電磁コンピューティングです。

電磁コンピューティングの新たな章: スマート電磁コンピューティング

人工知能の急速な発展により、私たちは情報爆発の時代を迎えています。自然科学であれ社会科学であれ、あらゆる分野で前例のない速度で膨大なデータが生成されています。これらのデータは未開発の金鉱山のようなもので、豊富な情報と知識が含まれています。ただし、これらのデータから有用な情報を抽出する方法がますます重要になっています。人工知能、特にディープラーニングは、私たちに強力なツールを提供します。このブログ投稿では、大きな可能性を秘めたアプリケーションドメインの 1 つであるインテリジェント電磁コンピューティングに焦点を当てます。

背景紹介

科学計算の重要な分野である電磁計算は、19 世紀のマクスウェル方程式にまで遡ることができます。それ以来、電磁計算は 1 世紀に渡って発展し、差分法、有限要素法、モーメント法などのさまざまな数値アルゴリズムが導き出されてきました。これらのアルゴリズムは、現代のエレクトロニクスと情報の分野における重要な基礎となっています。

しかし、問題の規模が拡大し続けるにつれ、従来の電磁気計算手法は大きな課題に直面しています。まず、問題のサイズが大きくなるにつれて計算の複雑さが指数関数的に増加し、大規模な問題の計算が非常に困難になります。第二に、電磁散乱、放射、伝播などの複雑な電磁気問題については、解析的な解決策が存在しないことが多く、新しい計算方法を見つける必要があります。

この文脈で、インテリジェント電磁コンピューティングが登場しました。インテリジェント電磁コンピューティングは、人工知能と電磁コンピューティングを組み合わせた新たな研究方向であり、人工知能の強力なモデリングおよび推論機能を使用して電磁コンピューティングのさまざまな問題を解決することを目的としています。

原理紹介

インテリジェント電磁コンピューティングの基本的な考え方は、ニューラルネットワークなどの人工知能技術を使用して、電磁気問題の解決プロセスを学習プロセスと見なすことです。学習を通じて、ニューラルネットワークは大量のトレーニングデータから有用な情報を抽出し、問題に固有の法則を理解し、新しい問題を迅速かつ正確に解決できます。

具体的には、インテリジェント電磁コンピューティングのプロセスは 3 つのステップに分けることができます。

データの準備: まず、大量のトレーニングデータを準備する必要があります。これらのデータは、いくつかの電磁気問題とその解決策の具体例であり、シミュレーションや実験を通じて取得できます。
モデルトレーニング: 次に、ディープラーニングなどの人工知能技術を使用して、ニューラルネットワークモデルをトレーニングします。このプロセスは、電磁気問題の固有の法則をトレーニングデータから学習するものとみなすことができます。
問題解決: 最後に、新しい電磁気問題に直面したとき、面倒な計算プロセスを経る必要はなくなり、訓練されたニューラルネットワークモデルを直接使用して、問題を迅速かつ正確に解決できます。

以下では、インテリジェント電磁コンピューティングへの 2 つの主なアプローチ、つまりデータ駆動型と物理駆動型について詳しく説明します。

データドリブンなアプローチ

データ駆動型手法は現在、インテリジェント電磁コンピューティングの分野で主流の手法です。これらの方法は主に、ニューラルネットワークモデルをトレーニングするために大量のトレーニングデータに依存します。具体的には、ニューラルネットワークモデルは、トレーニングデータから入力から出力までのマッピング関係を学習し、このマッピング関係を使用して新しい問題を解決します。

たとえば、教師あり学習アルゴリズムを使用してニューラルネットワークモデルをトレーニングすると、電磁気問題の説明から問題の解決策 (電磁場の散乱や伝播など) を直接予測できます (電磁場の分布、物体の形状や材質など））。このようにして、新しい電磁気問題に直面したとき、問題の説明を学習済みのニューラルネットワークモデルに入力するだけで、問題の解決策をすぐに得ることができます。

データ駆動型アプローチの利点は、解決速度が速く、精度が高いことにあります。ただし、明らかな欠点もいくつかあります。まず、データ駆動型手法の有効性は、トレーニングデータの質と量に大きく依存します。トレーニングデータが不十分または低品質の場合、トレーニングされたニューラルネットワークモデルのパフォーマンスが低下する可能性があります。第 2 に、データ駆動型のアプローチには解釈可能性が欠けていることが多く、そのためニューラルネットワークモデルの内部動作を理解することが困難になります。

物理ドライブ方式

物理学に基づくアプローチは、インテリジェント電磁コンピューティングへのもう 1 つの主要なアプローチです。データ駆動型の方法とは異なり、物理駆動型の方法はトレーニングデータに完全に依存するわけではありませんが、既知の物理法則と原理を使用してニューラルネットワークモデルのトレーニングと使用をガイドしようとします。

具体的には、物理学主導のアプローチでは、通常、電磁気問題の物理モデルまたは方程式をニューラルネットワークモデルの構造または損失関数に導入します。たとえば、出力がマクスウェル方程式を満たすようにニューラルネットワークモデルを設計できます。このようにして、ニューラルネットワークモデルは、トレーニングデータから入力から出力までのマッピング関係を学習できるだけでなく、その出力が電磁理論の基本法則を満たしていることを確認できます。

物理主導のアプローチの利点は、トレーニングデータへの依存度が低く、解釈可能性が高いことです。ただし、複雑な物理モデルや方程式を導入する必要があるため、物理駆動型の方法の計算の複雑さは通常高くなります。

研究状況

インテリジェント電磁コンピューティングは新興の研究分野であり、ある程度の成果は得られていますが、依然として多くの課題があります。ここでは、近年の主な研究成果を紹介します。

順方向インテリジェント電磁コンピューティングに関しては、主な研究成果には、データ駆動型順電磁シミュレーション、物理駆動型順電磁シミュレーション、オペレーター学習ベースの順電磁コンピューティング、および微分可能順電磁コンピューティングが含まれます。

データ駆動型の順電磁シミュレーションでは、主に深層学習技術を使用して、電磁気問題 (電磁場の分布、物体の形状や材質など) の記述から問題の解決策 (例: など) までをトレーニングデータから学習します。電磁場の散乱または伝播など）マッピング関係。そして、このマッピング関係を通じて、新しい電磁気問題を迅速かつ正確に解決できます。たとえば、Liu Che らの研究では、深層学習技術を使用して電磁気問題をモデル化しました。彼らのモデルは、大量のトレーニングデータから電磁気問題の内部法則を学習し、新しい問題を迅速かつ正確に解決できます。¹ ]。

物理学に基づく順電磁シミュレーションでは、ニューラルネットワークモデルの設計に電磁問題の物理モデルまたは方程式が導入されます。このアプローチの利点は、モデルの解釈可能性を向上させながら、トレーニングデータへの依存性を軽減できることです。ただし、この方法の計算の複雑さは、複雑な物理モデルまたは方程式を導入する必要があるため、通常は高くなります。

オペレータの学習に基づく順方向電磁コンピューティングは、新たな手法です。この手法の基本的な考え方は、電磁気問題の解決を学習プロセスとみなすことです。学習を通じて、ニューラルネットワークはトレーニングデータから有用な情報を抽出し、問題の内部法則を理解することができます。新しい問題を迅速かつ正確に解決します。たとえば、Liu Che らの研究では、演算子学習法を使用して電磁気問題をモデル化しており、彼らのモデルはトレーニングデータから電磁気問題の内部法則を学習し、新しい問題を迅速かつ正確に解決できます。 [ ¹ ]。

微分可能順電磁コンピューティングは、ニューラルネットワークの微分可能性を利用して、電磁気問題の解を最適化問題として扱います。この方法の利点は、問題の解析解または近似解を直接解くことができ、解の速度も向上できることです。ただし、ニューラルネットワークを区別する必要があるため、この方法の計算の複雑さは通常高くなります。

逆インテリジェント電磁イメージングの分野では、主な研究成果には、純粋データによる逆インテリジェント電磁イメージング、電磁物理学による逆インテリジェント電磁イメージングなどが含まれます。

純粋なデータ駆動型のリバースインテリジェント電磁イメージングでは、主に深層学習テクノロジーを使用して、電磁散乱データからトレーニングデータのターゲット画像へのマッピング関係を学習します。そして、このマッピング関係を通じて、電磁イメージングを迅速かつ正確に実行することができます。たとえば、Liu Che らは研究で深層学習技術を使用して電磁イメージング問題をモデル化し、そのモデルはトレーニングデータから電磁イメージング問題の内部法則を学習して、新しい問題を迅速かつ正確に解決できます^。 ]。

電磁物理学によって駆動されるリバースインテリジェント電磁イメージングでは、ニューラルネットワークモデルの設計に電磁イメージング問題の物理モデルまたは方程式が導入されます。このアプローチの利点は、モデルの解釈可能性を向上させながら、トレーニングデータへの依存性を軽減できることです。ただし、この方法の計算の複雑さは、複雑な物理モデルまたは方程式を導入する必要があるため、通常は高くなります。

チャレンジ

スマート電磁コンピューティングは近年目覚ましい進歩を遂げていますが、依然として多くの課題が残されています。まず、電磁気問題の複雑さと非線形性により、現在のインテリジェントな電磁気計算手法は大量のトレーニングデータを必要とすることが多く、トレーニングデータの品質と配布については高い要件があります。しかし、実際のアプリケーションでは、さまざまな要因の影響により、高品質のトレーニングデータ、特に実験データを取得することが困難な場合が多く、データの品質と可用性を保証することが困難なことがよくあります。

第二に、既存のインテリジェント電磁計算手法のほとんどは深層学習技術に基づいているため、これらの手法は計算の複雑さが高く、大量の計算リソースを必要とするため、これらの手法の適用範囲はある程度制限されます。

さらに、深層学習技術には複雑な問題の処理において大きな利点がありますが、解釈可能性の欠如も重要な問題です。電磁気問題の場合、私たちは問題の解決策だけでなく、解決策の物理的な意味や問題を解決する物理的なメカニズムにも関心を持ちます。ただし、ディープラーニングモデルは「ブラックボックス」のようなものであることが多く、モデルからこの情報を取得することは困難です。

最後に、既存のスマート電磁コンピューティングのアプローチはある程度の成果を上げていますが、これらのアプローチはその可能性の限界に達するには程遠いです。たとえば、現在の方法は主に特定の電磁気問題向けに設計されており、一般的な電磁気問題に対して一般的なインテリジェント電磁気コンピューティング方法をどのように設計するかは依然として未解決の問題です。

今後の展望

インテリジェント電磁コンピューティングは多くの課題に直面していますが、その可能性は大きく、見通しは明るいです。深層学習技術と電磁理論のさらなる発展により、インテリジェント電磁コンピューティングが将来さらに大きく進歩すると信じる理由があります。

まず第一に、より深いニューラルネットワーク構造、より強力な最適化アルゴリズム、より豊富なトレーニング技術などの深層学習技術のさらなる発展により、より強力なインテリジェントな電磁気計算手法を開発できるようになり、私たちのパフォーマンスが大幅に向上します。複雑な電磁気問題を解決する能力。

第二に、電磁理論のさらなる発展により、電磁現象をより深く理解できるようになり、より正確な物理学に基づくインテリジェントな電磁計算方法を設計するための理論的サポートが提供されるでしょう。

さらに、高速プロセッサ、大容量メモリ、より強力な並列計算機能などのコンピューティングハードウェアのさらなる開発により、より大規模な電磁気問題に対処できるようになり、インテリジェント電磁気学の範囲が大幅に拡大します。コンピューティングの応用範囲

将来的には、次のような方向での研究結果が期待されます。

より強力な深層学習モデル: 現在の深層学習モデルは目覚ましい成果を上げていますが、まだ改善の余地がたくさんあります。たとえば、より深いニューラルネットワーク構造を設計し、より複雑な非線形関数を導入し、より強力な最適化アルゴリズムを使用するなどして、モデルのパフォーマンスを向上させることができます。
より正確な物理的駆動方法: 現在の物理的駆動方法のほとんどは、いくつかの単純化された物理モデルまたは方程式に基づいており、これらの方法の精度はある程度制限されています。この目的を達成するには、量子力学、量子電気力学などのより正確な物理モデルや方程式を導入して、方法の精度を向上させる必要があります。
より強力なコンピューティング能力: 現在のコンピューティングハードウェアは、大規模な電磁気問題のコンピューティングニーズを満たすことができません。この目的を達成するには、大規模な電磁気問題に対処するために、量子コンピューター、ニューロモーフィック計算機など、より強力なコンピューティングハードウェアを開発する必要があります。
より詳細な理論研究: インテリジェント電磁コンピューティングはある程度の成果を上げていますが、その理論的基礎はまだ十分に深くありません。インテリジェント電磁コンピューティングのパフォーマンスをさらに向上させるための新しい理論ツールやフレームワークを発見するには、深層学習、電磁理論、最適化理論などを研究する必要があります。

エピローグ

インテリジェント電磁コンピューティングは、ディープラーニング、電磁気理論、最適化理論を組み合わせて、複雑な電磁気問題を迅速かつ正確に解決できる新しい方法を開発する、新興の挑戦的な研究分野です。現在の研究はまだ初期段階にありますが、いくつかの有望な結果が得られ、大きな可能性が示されています。今後も画期的な研究成果が期待されており、電子工学、通信工学、計算物理学などの分野に大きな進歩をもたらすことが期待されます。

参考文献:

Liu、C.、Yang、K.、Bao、J.、他。インテリジェント電磁コンピューティングの最近の進歩。ジャーナル・オブ・レーダー、2023、12(4): 657–683。DOI: 10.12000/JR23133 ↗

概念分析 | 電磁コンピューティングの新章: インテリジェント電磁コンピューティング