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This paper summarizes the main results and contributions
of the MagNet Challenge 2023, an open-source research
initiative for data-driven modeling of power magnetic ma-
terials. The MagNet Challenge has (1) advanced the state-
of-the-art in power magnetics modeling; (2) set up examples
for fostering an open-source and transparent research com-
munity; (3) developed useful guidelines and practical rules
for conducting data-driven research in power electronics;
and (4) provided a fair performance benchmark leading to
insights on the most promising future research directions.
The competition yielded a collection of publicly disclosed
software algorithms and tools designed to capture the distinct
loss characteristics of power magnetic materials, which are
mostly open-sourced. We have attempted to bridge power
electronics domain knowledge with state-of-the-art advance-
ments in artificial intelligence, machine learning, pattern
recognition, and signal processing. The MagNet Challenge
has greatly improved the accuracy and reduced the size of
data-driven power magnetic material models. The models
and tools created for various materials were meticulously
documented and shared within the broader power electronics
community.
MagNet Challenge for Data-Driven Power Magnetics Modeling / Chen, M., Li, H., Wang, S., Guillod, T., Serrano, D., Forster, N., Kirchgassner, W., Piepenbrock, T., Schweins, O., Wallscheid, O., Huang, Q., Li, Y., Dou, Y.u., Li, B.o., Li, S., Havugimana, E., Chacko, V.T., Radhakrishnan, S., Ranjram, M., Sauter, B., et al.. - In: IEEE OPEN JOURNAL OF POWER ELECTRONICS. - ISSN 2644-1314. - (2024), pp. 1-16. [10.1109/ojpel.2024.3469916]
MagNet Challenge for Data-Driven Power Magnetics Modeling
This paper summarizes the main results and contributions
of the MagNet Challenge 2023, an open-source research
initiative for data-driven modeling of power magnetic ma-
terials. The MagNet Challenge has (1) advanced the state-
of-the-art in power magnetics modeling; (2) set up examples
for fostering an open-source and transparent research com-
munity; (3) developed useful guidelines and practical rules
for conducting data-driven research in power electronics;
and (4) provided a fair performance benchmark leading to
insights on the most promising future research directions.
The competition yielded a collection of publicly disclosed
software algorithms and tools designed to capture the distinct
loss characteristics of power magnetic materials, which are
mostly open-sourced. We have attempted to bridge power
electronics domain knowledge with state-of-the-art advance-
ments in artificial intelligence, machine learning, pattern
recognition, and signal processing. The MagNet Challenge
has greatly improved the accuracy and reduced the size of
data-driven power magnetic material models. The models
and tools created for various materials were meticulously
documented and shared within the broader power electronics
community.
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/11583/2993061
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simulazione ASN
Il report seguente simula gli indicatori relativi alla propria produzione scientifica in relazione alle soglie ASN 2023-2025 del proprio SC/SSD. Si ricorda che il superamento dei valori soglia (almeno 2 su 3) è requisito necessario ma non sufficiente al conseguimento dell'abilitazione. La simulazione si basa sui dati IRIS e sugli indicatori bibliometrici alla data indicata e non tiene conto di eventuali periodi di congedo obbligatorio, che in sede di domanda ASN danno diritto a incrementi percentuali dei valori. La simulazione può differire dall'esito di un’eventuale domanda ASN sia per errori di catalogazione e/o dati mancanti in IRIS, sia per la variabilità dei dati bibliometrici nel tempo. Si consideri che Anvur calcola i valori degli indicatori all'ultima data utile per la presentazione delle domande.
La presente simulazione è stata realizzata sulla base delle specifiche raccolte sul tavolo ER del Focus Group IRIS coordinato dall’Università di Modena e Reggio Emilia e delle regole riportate nel DM 589/2018 e allegata Tabella A. Cineca, l’Università di Modena e Reggio Emilia e il Focus Group IRIS non si assumono alcuna responsabilità in merito all’uso che il diretto interessato o terzi faranno della simulazione. Si specifica inoltre che la simulazione contiene calcoli effettuati con dati e algoritmi di pubblico dominio e deve quindi essere considerata come un mero ausilio al calcolo svolgibile manualmente o con strumenti equivalenti.