Fugu-MT 論文翻訳(概要): Investigating KAN-Based Physics-Informed Neural Networks for EMI/EMC Simulations

論文の概要: Investigating KAN-Based Physics-Informed Neural Networks for EMI/EMC Simulations

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.11383v1
Date: Sat, 18 May 2024 20:12:16 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-21 17:59:18.201698
Title: Investigating KAN-Based Physics-Informed Neural Networks for EMI/EMC Simulations
Title（参考訳）: EMI/EMCシミュレーションのためのkan-based Physics-informed Neural Networksの検討
Authors: Kun Qian, Mohamed Kheir,
Abstract要約: 一般的なEM問題の定式化と、AI駆動のソリューションを使ってそれらを解決する方法を紹介している。この研究は、エネルギー消費を減らし、計算能力が実現可能なグリーンEMIシミュレーションのための新たな地平を開く可能性がある。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2005061268752746
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The main objective of this paper is to investigate the feasibility of employing Physics-Informed Neural Networks (PINNs) techniques, in particular KolmogorovArnold Networks (KANs), for facilitating Electromagnetic Interference (EMI) simulations. It introduces some common EM problem formulations and how they can be solved using AI-driven solutions instead of lengthy and complex full-wave numerical simulations. This research may open new horizons for green EMI simulation workflows with less energy consumption and feasible computational capacity.
Abstract（参考訳）: 本研究の目的は,特にKAN(KolmogorovArnold Networks)における物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)を用いた電磁干渉(EMI)シミュレーションの実現可能性を検討することである。これは、一般的なEM問題の定式化と、それをAI駆動のソリューションで解く方法を導入し、長大で複雑なフルウェーブの数値シミュレーションに代えて導入する。この研究は、エネルギー消費の少ないグリーンEMIシミュレーションワークフローのための新たな地平を開く可能性がある。

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