SIGLENT（シグレント） ベクトル・ネットワーク・アナライザ SNA5000Aシリーズ

「AIを用いたシールド設計支援 — NGnetを用いたトポロジー最適化によるFSSの最適設計 —」について解説します。

これは、FSS（周波数選択性表面） の設計という電磁波シールドの難問に、AI（機械学習） とトポロジー最適化を組み合わせて挑む、非常に高度な研究テーマです。

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🛡️ 技術概要：FSSと設計課題

 

 

FSS (Frequency Selective Surface) とは

 

FSSは、特定の周波数帯の電磁波を透過または反射するように設計された2次元の周期的な金属パターン構造です。

• 用途: 特定のノイズのみを遮断したい、またはアンテナなどで特定の周波数だけを通過させたいシールドやフィルタリングの用途に用いられます。

• 構造: 誘電体基板上に、クロス、リング、パッチなどの形状が周期的に配置されています。

 

設計課題

 

FSSの設計では、目標とする遮断特性（透過・反射）を達成するために、パターンの形状、サイズ、周期などを最適化する必要があります。この設計空間は非常に広く、従来のパラメータスイープや経験則に基づく方法では、最適な解を見つけるのが困難で、多大なシミュレーション時間を要します。

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🤖 AIによる解決アプローチ

 

この課題を解決するために、NGnet (Neural-network Guided Topology Optimization) とトポロジー最適化が組み合わされます。

 

1. トポロジー最適化 (Topology Optimization)

 

トポロジー最適化は、与えられた設計領域内で材料をどこに配置するかを決定し、特定の性能（この場合は電磁波の遮断特性）を最大化する構造を導き出す手法です。

• 従来の問題点: トポロジー最適化自体は計算コストが高く、特に複雑な電磁波問題では時間がかかります。

 

2. NGnet (Neural-network Guided) の役割

 

NGnetは、トポロジー最適化プロセスを加速し、高性能な設計を効率的に見つけるためにAI（ニューラルネットワーク）を活用します。

• 予測とガイド:

  1. 順問題の学習: まず、ニューラルネットワークに**「形状（トポロジー）」** を入力として、それに対応する**「電磁波特性（透過/反射率）」** を出力とする関係を学習させます。

  2. 逆問題への応用（設計ガイド）: 最適化の過程で、ネットワークは**「目標とする特性」** を達成するために**「どのような形状が望ましいか」** を予測し、トポロジー最適化アルゴリズムを適切な初期解や探索方向へと誘導（ガイド）します。

• 高速化: シミュレーションによる評価を最小限に抑え、AIの高速な予測に基づいて探索を行うため、設計時間が大幅に短縮されます。

 

3. FSSへの適用

 

NGnetを用いたトポロジー最適化をFSSに適用する具体的な流れは以下の通りです。

1. 目標設定: 設計したい遮断周波数や透過率を目標値として設定します。

2. 初期学習: 過去のFSS設計例やシミュレーション結果のデータセットを使って、NGnetを事前学習させます。

3. 最適化実行:

   • トポロジー最適化アルゴリズムがFSSのパターン形状を変化させます。

   • 形状の評価は、電磁界シミュレーションとNGnetの予測を組み合わせて行われます。NGnetが高速なフィードバックを提供することで、探索が迅速に進みます。

4. 最終構造の決定: 目標特性を最もよく満たすFSSの金属パターン（トポロジー）が自動的に導き出されます。

このアプローチにより、従来の直感や試行錯誤では到達できなかったような、高性能かつ複雑なFSS構造の設計が可能になります。