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

電磁波吸収体（波吸収体）の材料設計支援におけるAI活用の可能性について。

AIは、従来の試行錯誤的なアプローチや複雑な電磁界シミュレーションに代わり、高性能で特定の要求を満たす材料を効率的に探索・設計する強力なツールとなります。

主な活用方法と具体的なメリットを以下に解説します。

🔬 1. 材料特性の予測と最適化

AIの最も直接的な活用法は、特定の材料組成や構造パラメータを入力として、その材料が持つ電磁波吸収性能を予測することです。

アプローチ

• 順問題（予測）:

  • 入力: 材料の組成（例：カーボン、フェライトの含有率）、構造パラメータ（例：粒径、厚み、多孔質性）。

  • 出力: 特定周波数帯域における反射減衰量 (RL in dB)、誘電率 (ε_r)、透磁率 (μ_r) などの電磁特性。

  • モデル: 多層パーセプトロン (MLP) やガウス過程回帰などの回帰モデルが用いられ、シミュレーションまたは実験で得られた膨大なデータセットを用いて学習されます。

• メリット: 実験やシミュレーションを行う前に、特定の材料設計案がどれだけの性能を持つかを瞬時に評価できます。これにより、試行錯誤の回数が大幅に削減されます。

⚙️ 2. 逆設計（目標特性からの材料探索）

最も強力なAIの活用は、ユーザーが求める目標性能（例：10GHzでRL > 20dB、厚み  < 2mm）から、それを実現する最適な材料組成と構造を直接提案する逆設計です。

アプローチ

• 逆問題（生成・探索）:

  • モデル: 生成モデル（Generative Models） や、ベイズ最適化、あるいは逆問題特化のニューラルネットワーク（例：Inverse Neural Network）が使用されます。

  • 機能: 目標の反射減衰量や吸収帯域を入力として受け取り、最適な誘電率・透磁率の組み合わせを提案し、さらにその特性を実現する具体的な材料レシピ（組成比、構造など）を出力します。

• メリット:

  • 効率的な探索: 既存の材料データセットから、未試行だが高性能である可能性の高い領域をAIが賢く探索するため、設計空間の爆発を防ぎます。

  • 新規材料の発見: 人間の直感や経験則では見落とされがちな、予期せぬ高性能な材料の組み合わせを提案する可能性があります。

📈 3. 構造最適化とトポロジー最適化

AIは、材料組成だけでなく、吸収体の構造設計にも貢献します。

アプローチ

• 複雑な構造の設計: FSS (周波数選択性表面) やメタマテリアルといった、周期的なパターンを持つ吸収体構造を設計する際に、トポロジー最適化とAIを組み合わせます。

• シミュレーションの高速化: サロゲートモデル（代理モデル） としてAIを利用することで、複雑な電磁界シミュレーション（例：FDTD、FEM）を何度も実行する代わりに、AIモデルが瞬時に特性を予測し、設計最適化のプロセスを劇的に高速化します。

✅ まとめ：AI導入のメリット

AIは、材料科学と電磁界工学の知識を融合させ、次世代の高性能なステルス技術やノイズ対策に不可欠な波吸収体の開発を強力に推進する鍵となります。