इलेक्ट्रोमैग्नेटिक्स में मशीन लर्निंग का अनुप्रयोग: लघु-समीक्षा

इलेक्ट्रोमैग्नेटिक सिस्टम का एक अविभाज्य हिस्सा होने के नाते, एंटेना पहले से अधिक उन्नत और बहुपरकारी होते जा रहे हैं, इसलिए उनकी प्रदर्शन क्षमता को बढ़ाने के लिए नए तकनीकों को अपनाना आवश्यक हो गया है। मशीन लर्निंग (ML), कृत्रिम बुद्धिमता की एक शाखा, एक डेटा विश्लेषण विधि है जो न्यूनतम मानव हस्तक्षेप के साथ विश्लेषणात्मक मॉडल निर्माण को स्वचालित करती है। ML की क्षमता अप्रत्याशित और गैर-रेखीय जटिल चुनौतियों को हल करने में शोधकर्ताओं को इलेक्ट्रोमैग्नेटिक्स (EM) के क्षेत्र में आकर्षित कर रही है, विशेष रूप से एंटेना और एंटेना-आधारित सिस्टम में। कई एंटेना अनुकरण, संश्लेषण और विकिरण के पैटर्न की पहचान के साथ-साथ गैर-रेखीय विपरीत स्कैटरिंग पर आधारित वस्तु पहचान अब ML तकनीकों का लाभ उठा रहे हैं। हालांकि ML एल्गोरिदम की सटीकता पर्याप्त डेटा और मॉडल और हाइपरपैरामीटर के विशेषज्ञ प्रबंधन की उपलब्धता पर निर्भर करती है, यह धीरे-धीरे एक लागत-प्रभावी समाधान के लिए खोजकर्ताओं द्वारा वांछित समाधान बनने लगा है, जो अत्यधिक समय की खपत के बिना है। इस संदर्भ में, यह पत्र मशीन लर्निंग का एक अवलोकन पेश करने और इसके इलेक्ट्रोमैग्नेटिक्स में अनुप्रयोगों को संप्रेषण, रडार और संवेदन शामिल करते हुए प्रस्तुत करता है। यह एंटेना डिज़ाइन, संश्लेषण और विश्लेषण, इलेक्ट्रोमैग्नेटिक विपरीत स्कैटरिंग, सिंथेटिक एपर्चर रडार लक्ष्य पहचान और Fault Detection सिस्टम के लिए बुद्धिमान एल्गोरिदम के विकास और उपयोग में हालिया अनुसंधान प्रगति पर व्यापक रूप से चर्चा करता है। यह इस उभरते अध्ययन क्षेत्र की सीमाओं को भी प्रस्तुत करता है। इस काम का अद्वितीय पहलू यह है कि यह EM पर लागू ML तकनीकों की मौजूदा स्थिति और हालिया प्रगति की समीक्षा करता है।