Возможности ИИ в СВЧ моделировании

Меня зовут Олеся и я веду блоги о разработке СВЧ девайсов. Почти всё, что я показываю смоделировано и изготовлено мной лично или совместно с нашей командой. У меня есть несколько соц сетей, везде ник как тут Leka_engineer.

ИИ я не пользуюсь совсем, не было необходимости,но я не отрицаю его наличие и развитие – это глупо. Знаю, многие используют ChatGPT в повседневной жизни, как переводчик, в качестве помощника по сбору и анализу информации. Я лично уже столкнулась с ТЗ, написанным ИИ, это было немного нелепо, слишком много подробностей, которые не могут быть известны на этапе согласования работы.

Все мои статьи, включая эту, написаны лично мной, моими пальцами по моей клавиатуре.

Данная статья (редкое исключение) основана не на моём личном опыте ^[1], а на опыте RenginLM – моей коллеги. Она также занимается разработкой, но я больше в сторону производства, а она больше в научную сторону. У неё есть платная подписка на ChatGPT, далее описываю с её слов.

Прошу при оценке этой статьи учитывать, что это первый опыт “просто поиграться”, попробовать разный популярный софт для СВЧ моделирования, никто не претендует ни на что научное, какие-то открытия или наоборот разоблачения.

1) MathCad

Первое задание – создать по статье, в которой есть формулы, файл MathCad. ИИ успешно справился без ошибок. Статья была загружена в pdf, результат был получен в виде файла mcd. Кроме того, ИИ сам предложить усложнить некоторые формулы, чтобы убрать допущения и сделать модель более точной и реалистичной. Это дополнение оказалось верным и предложенная модель сильнее коррелирует с реальными измерениями.

2) AWR DE

Следующее задание – создать делитель по ТЗ. Было загружено ТЗ в виде файла doc. С захватом экрана не получилось, поэтому результат был выдан в виде макросов, которые нужно было самостоятельно запустить. Получилось не с первого раза, AWR выдавал ошибки ^[2], но в итоге после указания ИИ на эти ошибки, он всё исправил и макросы были успешно запущены и в итоге получилась схема делителя.

3) CST с агентом (работа на удалённых серверах)

В ИИ была загружена статья в формате pdf и дано задание построить описанную там структуру. Чат это сделал, а также построил все необходимые графики.

4) CST без агента (работа только на ПК)

Эта задача была сделана специально для данной статьи, поэтому тут я приведу все данные: и исходные и полученные. Итак, сначала чату было дано задание найти интересную статью с антенной на WiFi диапазон.

Спустя пару минут он предложил вот эту статью из открытого доступа: Pandey, U., Singh, P., Singh, R. et al. Ultra-wideband microstrip folded antenna for wireless LAN, 5G and Internet of Things applications. Sci Rep 14, 29319 (2024). https://doi.org/10.1038/s41598-024-65502-6 ^[3]

Далее было дано задание на построение описанной в статье антенны в софте для электродинамического моделирования и создание отчёта.

Скриншоты модели в CST, а именно сама антенна, трёхмерная ДН и график коэффициента отражения представлены ниже.

Скрытый текст

Отчёт содержит чертёж антенны, графики, таблицы и выводы, где также указано на расхождение полученных результатов с результатами, приведёнными в оригинальной статье. А в свойствах было прописано, что отчёт был сгенерирован. Почему-то эта информация пропала, когда я сохранила этот отчёт себе на компьютер. Скриншоты сгенерированного отчёта представлены далее.

Судя по графикам, я согласна с чатом, что расхождение есть. Возможный следующий этап исследования – найти в чём причина этого расхождения (пару версий предложил сам ИИ в отчёте). Параметры модели антенны (размеры и заданные материалы), а также правильность задания мониторов и настройки расчётчика были проверены вручную – всё верно ИИ сделал. Расхождение может также быть из-за другого типа солвера, версии софта, а также часто влияет сетка разбиения (mesh). Но эта статья не об этом, и не о том, чтобы пытаться в чём-то уличить авторов почти случайно выбранной статьи.