Bayessches Online‑Lernen beschleunigt RF‑Komponentenmodellierung um 35‑fach

In einer neuen Veröffentlichung auf arXiv wird ein bahnbrechender Ansatz vorgestellt, der die Modellierung von passiven RF‑Komponenten revolutioniert. Traditionell erfordert die Erstellung von Machine‑Learning‑Modellen für solche Bauteile umfangreiche elektromagnetische Simulationen, um sämtliche geometrischen und frequenzabhängigen Parameter abzudecken. Dieser Prozess ist nicht nur rechenintensiv, sondern auch zeitaufwendig.

Der vorgestellte Rahmen nutzt ein bayessches neuronales Netzwerk mit anpassbaren Köpfen, das gleichzeitig geometrische und frequenzbezogene Daten verarbeitet und dabei Unsicherheiten quantifiziert. Ergänzt wird das System durch eine adaptive Stichprobenstrategie, die gezielt Trainingsdaten auswählt, indem sie Unsicherheitswerte als Leitfaden verwendet. Dadurch werden die wichtigsten Parameterbereiche fokussiert und die Notwendigkeit für umfangreiche Simulationen drastisch reduziert.

Die Validierung an drei unterschiedlichen RF‑Komponenten zeigt, dass das neue Verfahren nicht nur präzise Modelle liefert, sondern die benötigte Simulationszeit im Vergleich zu herkömmlichen ML‑Workflows um 97 % reduziert. Das Ergebnis ist ein 35‑faches Beschleunigen des Modellierungsprozesses, was die Entwicklung von RF‑Systemen erheblich effizienter macht.