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EMシミュレーションにおける不確実性定量化の重要性
不確実性の定量化が、実世界の変動性を考慮に入れ、より信頼性の高い設計上の知見を提供することで、EMシミュレーションをどのように向上させるかを探ります。
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分割場・完全整合層を用いた時間領域マクスウェル方程式のための物理情報に基づくニューラルネットワーク
スプリットフィールド型完全整合層(PML)を用いた時間領域マクスウェル方程式に対する物理情報付きニューラルネットワーク(PINN)の定式化を検討し、開放領域の電磁界シミュレーションにおいて、解析解およびFDTD解との比較検証を行う。
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RF無線システム向けデジタルツインとAI自動化
本プレゼンテーションでは、複雑な無線環境において、スケーラブルなRFデジタルツインの検証、AI/MLデータセットの生成、および現実的なチャネルモデリングを実現する、XFdtd®およびWireless InSite®の自動化ワークフローについてご紹介します。
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脳波(EEG)と磁気共鳴画像(MRI)を統合する重要な研究手法の安全性を調査するために、電磁気シミュレーション・ソフトウェアが使用されている。EEGは時間分解能が高く、MRIは空間分解能が高いため、これら2つの解析手法の統合は脳活動の調査を向上させる可能性がある。しかし、MRIで発生する高周波(RF)電力によってEEG電極に誘導される電流によって引き起こされる可能性のある、敏感な脳組織の温度上昇についての懸念が生じている。