РОЗРОБКА АРХІТЕКТУРИ ГІБРИДНОЇ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОЇ СИСТЕМИ ДЛЯ АВТОМАТИЗОВАНОГО КЕРУВАННЯ ПРОЦЕСОМ ЧИСЕЛЬНОГО МОДЕЛЮВАННЯ

Анотація

У статті представлено архітектуру гібридної інтелектуальної системи, призначеної для автоматизованого керування процесом чисельного моделювання оптичних властивостей багатошарових структур. Основна мета розробки – підвищити точність, стабільність та обчислювальну ефективність при моделюванні складних фізичних явищ у неоднорідних середовищах. Запропонована система поєднує класичні фізико-математичні моделі (зокрема RCWA) з адаптивними сітковими алгоритмами, модулями машинного навчання та компонентами оптимізації на основі градієнтних методів. Архітектура реалізована як модульна система, що включає фізичне ядро, модулі оцінки похибки, оптимізації, машинного навчання, а також керуючого агента, який координує роботу всіх підсистем.У ході моделювання передбачено динамічну зміну параметрів дискретизації залежно від локальних особливостей спектру – зокрема, в зонах спектральних резонансів відбувається автоматичне згущення сітки, тоді як у стабільних ділянках – її розрідження. Це дозволяє досягти високої точності без надмірного навантаження на обчислювальні ресурси. Система також забезпечує апостеріорну оцінку точності моделювання, що дозволяє виявляти області з потенційно високою похибкою й адаптивно уточнювати параметри розрахунку.Результати чисельних експериментів свідчать про зниження середнього відхилення від еталонного розв’язку до менше ніж 1.2 % у порівнянні з понад 4.5 % у випадку використання неадаптивної схеми. Також реалізовано механізм формування рекомендацій у форматі JSON, який пропонує оптимальні геометричні конфігурації багатошарової структури для підсилення резонансної поведінки, зменшення відбиття та покращення спектральної селективності. Гібридна система продемонструвала стійкість до варіацій вхідних параметрів та гнучкість у застосуванні до нових фізичних задач.Запропонована архітектура відкриває перспективи її застосування у мультифізичних задачах, інтеграції з хмарними платформами та реалізації паралельних обчислень. Вона може бути використана в задачах спектроскопії, оптичного сенсорного аналізу, проектування фотонних структур і вивчення тонкоплівкових матеріалів. Зроблені висновки підтверджують ефективність синергії класичних чисельних методів та сучасних інтелектуальних технологій у задачах високоточного моделювання.