ניו-טק מגזין | יולי 2025 | המהדורה הדיגיטלית

שימוש בבינה מלאכותית לתכנון וניתוח אנטנות

מערכת ניו-טק מגזינים גרופ »

פתרונות איכותיים באזורים לא ליניאריים ומורכבים. ) Surrogate Models מודלים תומכים ( Gaussian מדובר במודלים מתמטיים (כגון ) Polynomial Regression או Process שמתארים את פונקציית הכושר עצמה באופן מקורב. כך ניתן להעריך אלפי פתרונות פוטנציאליים במהירות, מבלי להריץ סימולציה עם GA מלאה עבור כל מקרה. השילוב של מאפשר חיפוש מהיר וחכם יותר. Surrogate ) Supervised Learning למידה מבוקרת ( באמצעות דאטה איכותי ומגוון, ניתן לאמן רשת נוירונים לחזות את ביצועי האנטנה עבור כל סט פרמטרים. חשוב לציין: המודלים מספקים תוצאות מדויקות רק עבור תחום הגיאומטריות שעליהן אומנו ), ואינם מתאימים לחיזוי Interpolation ( ). ראה טבלת Extrapolation מחוץ לטווח ( השוואה. dual- מקרה בוחן: אנטנת בשיטה דו-שלבית band מה נעשה? במקרה הבוחן, נעשה שימוש בגישה דו-

משוואות קווים ותבניות קרינה אמפיריות. סימולציות אלקטרומגנטיות הפכו לנפוצות , אך הן HFSS עם הופעתן של תוכנות כמו דרשו זמן עיבוד ארוך, התמחות גבוהה ועבודה אינטנסיבית. למרות שקיימים מנועים לאופטימיזציה גם בכלים המסורתיים, הם לרוב איטיים, רגישים לנקודות התחלה, ודורשים משאבי חישוב עצומים. תהליכי אופטימיזציה אוטומטיים היו קיימים – אך לא נגישים לכל מהנדס. כאן נכנסת לתמונה הבינה המלאכותית: מודלים לומדים שמסוגלים להעריך את ביצועי האנטנה במהירות, להצביע על פתרונות חלופיים ולהציע פרמטרים מעודכנים באופן עצמאי. מתקדמות AI טכניקות בתכנון אנטנות ) GA, PSO אלגוריתמים אבולוציוניים ( שיטות אלו מדמות תהליכים ביולוגיים של ברירה טבעית: כל פתרון הוא פרט באוכלוסייה, ונבחן לפי פונקציית הכושר ). הפתרונות הטובים Fitness Function ( ביותר "שורדים" ומייצרים פתרונות חדשים דרך שילובים ומוטציות. הם לא מבטיחים פתרון מיטבי גלובלי, אך יכולים לאתר

מבוא החדירה של טכנולוגיות בינה מלאכותית ) לעולמות ההנדסה ML ) ולמידת מכונה ( AI ( והאלקטרוניקה משנה את חוקי המשחק – גם בתחום תכנון האנטנות. תהליכים שבעבר דרשו אינטואיציה הנדסית, סימולציות ממושכות וזמן יקר, מתבצעים כיום בעזרת אלגוריתמים חכמיםצהמסוגלים לאתר פתרונות מיטביים בזמן קצר ולהציע טופולוגיות חדשניות שלא היו מתקבלות בגישה המסורתית. עזרת דאטה – שנאסף מסימולציות ב Ansys , CST של HFSS מדויקות (כגון של FEKO או Dassault Systèmes של Studio ) או ממדידות פיזיות – ניתן לאמן מודלים Altair המסוגלים לחזות ביצועים בצורה אמינה, ולהחליף תהליך של ניסוי וטעייה ידני. גישה זו מאפשרת חיזוי מהיר, חיפוש אוטומטי של תצורות גיאומטריות, והתאמה לדרישות ביצועים מוקפדות, וכל זאת תוך חיסכון בזמן ובמשאבים. רקע היסטורי קצר הסתמכו על כלים RF עד לאחרונה, מהנדסי תיאורטיים קלאסיים כמו תרשימי סמית',

New-Tech Magazine l 56