一项两年前授权的关于“电磁大脑”的发明专利技术（专利公告号“CN 108182316B”）其电磁场计算效率上比现有软件提高千倍以上！
这项发明专利是由中国射频EDA领军品牌法动科技于2017年12月率先研发提出，2021年12月得到国家专利局的授权。
法动EDA聚力人工智能，着眼电磁仿真与电磁大脑的创新研究，全力开发全球领先的电磁仿真与电磁大脑EDA工具，提前进入和布局EDA人工智能赛道。
本发明专利将工程结构所对应的几何、物理、激励三类数据放入全波电磁计算求解器中，可得到该工程结构对应的S参数信息，然后组成训练数据集导入卷积神经网络进行离线训练。将待分析的新型结构电子器件加入到数据服务器中，无需再使用计算速度缓慢的全波电磁仿真方法，而以几何、物理、激励作为输入，以S参数作为输出，使用训练好的卷积神经网络进行电磁性能分析，得到对应的S参数结果。与现有的全波电磁仿真软件相比，本发明一旦完成卷积神经网络训练，就无需依靠全波电磁场求解器就能得到仿真结果，所以在计算效率上比现有软件提高千倍以上。
这项发明专利利用人工智能技术，填补了EDA中Al加速的电磁仿真、电磁大脑领域的空白，创新性的解决了在采用高效全波电磁仿真算法情况下依然存在的算法计算量大、计算速度慢、内存成本高等普遍问题。
法动EDA依据这项发明，开发了业界首款基于人工智能（AI）技术的模拟/射频电路快速设计优化软件EMOptimizer®。这款软件基于自主开发的这项专利技术，基于参数化、可复用的模拟/射频IP技术，针对解决模拟/射频电路设计过程中电磁场仿真反复迭代导致的设计效率低下问题，使用参数化AI单元库用于电路设计，在保证高精度的同时，大大提升模拟/射频电路仿真与设计优化的速度。
法动EDA通过人工智能在电磁仿真的运用，主要体现在数据分析和AI驱动的电磁仿真上。将大数据和智能算法引入仿真过程，可以快速分析、优化和预测电磁现象，从而加速研发周期、提高仿真效率、提升优化效率、促进创新研发产品的快速应用。
法动EDA这项发明专利，是一种基于人工智能的电磁仿真方法。其主要特征是：
一是建立参数化模型并提取S参数。使用FDL语言建立参数化的库模型，放入准确全波电磁计算求解器中，得到对应的S参数结果。每一个参数化模型都包含了几何、物理及激励数据。
二是进行离线训练。把获取的几何、物理、激励三类数据以及S参数信息组成训练数据集，然后导入卷积神经网络，进行离线训练。
三是获取电子器件的S参数结果。将待分析的新型结构电子器件加入到数据服务器中，以几何、物理、激励三类数据作为输入，以S参数作为输出，使用训练好的卷积神经网络进行电磁性能分析，可以快速得到该电子器件的S参数结果，其计算效率比现有电磁仿真软件提高千倍以上！
