Réseaux neuronaux informés par la physique pour les équations de Maxwell harmoniques – MAXINET

Le projet MAXINET vise à développer une nouvelle génération d’outils d’ingénierie numérique augmentés par l’intelligence artificielle (IA) pour la résolution des équations de Maxwell harmoniques appliquées à la conception de composants et systèmes radiofréquences. Ces outils sont fondés sur le concept de réseau neuronal informé par la physique (PINN pour Physics-Informed Neural Network) qui est un concept moderne de la recherche en apprentissage machine scientifique (SciML pour Scientific Machine Learning). MAXINET propose d’explorer ce concept en se focalisant sur des verrous scientifiques identifiés pour son application effective aux spécificités de la propagation d’ondes électromagnétiques en régime harmonique. Ces verrous concernent la prise en compte de conditions aux limites non-triviales, le traitement de géométries complexes et la prise en compte de domaines multi-matériaux (milieux hétérogènes). Par ailleurs, une autre direction de recherche importante dans MAXINET a pour objectif de construire des modèles de substitution ultra-rapides permettant de réaliser des études multiparamétriques, en se basant sur le concept d’opérateur neuronal. Ceci ouvrira la voie vers l’exploitation des outils d’ingénierie numérique augmentés par l’IA produits par le projet pour la conception inverse de composants et systèmes radiofréquences.