Використання згорткової нейронної мережі для прогнозування коефіцієнту пропускання метаматеріалів від їх структури та складу

Abstract

В цій роботі пропонується використання згортковаої нейронної мережі для прогнозування властивостей метаматеріалів на основі інформації про структуру та фізичний склад метаматеріалів. Основна мета дослідити можливість заміни великої вибірки вхідних даних на велику кількість інформації про елементи вибірки. Основні методи, які були використані – опис метаматеріалу у вигляді 3D об'єкта, запис інформації про склад метаматеріалів у вигляді додаткових компонентів у векторах об'єкта, представлення експериментальних досліджень у вигляді коефіцієнтів поліному та точок на графіку. Незважаючи на малу кількість даних, отримано достатньо малу похибку для випадку представлення залежності коефіцієнта проходження від частоти у вигляді коефіцієнтів поліному та у випадку представлення даних у вигляді набору точок, та представлено результати прогнозування експериментальних досліджень. Кількість даних може бути збільшена врахуванням умов при яких отримувались експериментальні дані – поляризація, кут падіння, інтенсивність випромінювання і т. д. Основні питання можуть виникнути при підготовці даних для нейронної мережі по причині складнощів при конвертації форматів 3д в потрібний масив даних та врахування всіх обставин, які можуть впливати на експериментальні дослідження.

Keywords

• метаматеріал
• 3D-згорточна нейронна мережа
• фізичні властивості матеріалу
• інформативність елементу вибірки