Ученые МИЭМ НИУ ВШЭ совместно с коллегами из МТУСИ впервые применили генеративный подход к проектированию микроволновых фильтров с использованием машинного обучения. Метод позволяет сократить разработку устройств с нескольких дней до нескольких минут. Об этом «Газете.Ru» сообщили в пресс-службе образовательного учреждения.
Микрополосковые фильтры — это ключевые элементы электроники, которые используются в связи, радиолокации и спутниковых системах. Они формируются прямо на печатной плате и управляют прохождением сигналов определенных частот.
Однако их проектирование — сложная задача. Работа устройства зависит от геометрии: формы дорожек, расстояний между ними и параметров резонаторов. Даже минимальные изменения могут сильно повлиять на характеристики, поэтому инженерам приходится долго подбирать параметры и проводить множество симуляций.
«Большинство существующих решений ориентированы на анализ: задается структура, затем она многократно моделируется и корректируется. Мы предложили перейти к решению обратной задачи — сразу генерировать топологию по заданным характеристикам», — объяснил профессор МИЭМ ВШЭ Андрей Елизаров.
В основе метода — генеративный синтез. Алгоритмы машинного обучения по заданным параметрам (например, частотному диапазону) автоматически создают геометрию фильтра и рассчитывают его размеры.
Для обучения моделей исследователи собрали датасет из 16 250 конфигураций фильтров, сгенерированных с помощью программного пакета CST Studio Suite и собственного Python-конвейера. Сравнение алгоритмов показало, что наилучший результат дает модель XGBoost: средняя ошибка составила всего 0,51%.
Дополнительные тесты подтвердили, что система учитывает реальные физические закономерности, а не просто «угадывает» ответы по данным. Это позволяет использовать ее не только для синтеза новых устройств, но и для оценки уже готовых решений.
По словам авторов, технология может быть встроена в системы автоматизированного проектирования и применяться не только для фильтров, но и для других компонентов микроволновой электроники.
Фактически речь идет о переходе от перебора вариантов к «обратному проектированию», когда инженер задает цель, а алгоритм сам предлагает оптимальную конструкцию — значительно ускоряя разработку современных электронных устройств.
Ранее в России разработали новый метод диагностики аварийных сооружений.