Инженеры из Калифорнийского университета разработали нейросеть, которая с точностью до нанометра прогнозирует взаимодействие магнитных материалов, используемых в смартфонах и другой электронике, с радиосигналами, которые несут данные. Алгоритм поможет разработать новые виды радиочастотных компонентов, которые смогут быстро транспортировать большие объемы данных и с меньшими помехами. Об этом пишет Eurek Alert.

Магнитные материалы могут притягивать или отталкивать друг друга в зависимости от их полярности. Когда электромагнитный сигнал проходит через такие компоненты, магнитный материал действует как привратник — с его помощью можно усилить скорость или силу сигнала.

Сейчас ученые используют эффект привратника, называемый «взаимодействия волновых материалов», однако современные методы диагностики не позволяют построить точную модель этого взаимодействия, чтобы составить полную картину магнетизма в динамических системах: например, в имплантируемых устройствах или смартфонах.

Созданный исследователями искусственный интеллект одновременно решает уравнения Максвелла (описывает взаимодействие электричества и магнетизма) и уравнение Ландау-Лифшица-Гильберта (описывает намагниченность движения внутри твердого объекта). Также в нейросеть загружены свойства нескольких наиболее популярных типов магнитных и немагнитных материалов.

Источник: hightech.fm