Doc. Čapek je řešitelem prestižního projektu JUNIOR STAR, který získal od Grantové agentury České republiky grant v roce 2020. Projekt se zabývá vývojem efektivních metod tvarové optimalizace, která umožní nalézt nové a atypické tvary pro využití v bezdrátových, mikrovlnných a optických zařízeních. V roce 2023 získal, spolu s doc. Kurtem Schabem z americké Santa Clara University, cenu odborné společnosti IEEE Antennas and Propagation Society za článek o modální teorii. Je hlavních architektem a vede vývoj toolboxu do vývojového prostředí MATLAB tzv. AToM (Antenna Toolbox for MATLAB). Je seniorním členem IEEE a Radioengineering Society, přidruženým editorem IET Microwaves, Antennas & Propagation, byl delegátem EurAAP a přidruženým redaktorem časopisu Radioengineering, jakož i členem týmů řady národních i mezinárodních projektů. Jako autor či spoluautor publikoval více než sto odborných a konferenčních příspěvků. K hlavním vědeckým zájmům doc. Čapka patří především elektromagnetismus a teorie malých antén, optimalizace a numerické modelování.
Profesorská přednáška doc. Miloslava Čapka na téma: Optimální návrh v elektromagnetismu a jeho implementace
27. 9. 2023
Doc. Miloslav Čapek z katedry elektromagnetického pole přednese ve středu 11. října ve 13:00 před Vědeckou radou Fakulty elektrotechnické ČVUT přednášku na téma: „Optimal Inverse Design in Electromagnetism and Its Effective Implementation“. Jeho profesorská přednáška bude pro veřejnost streamována v přímém přenosu na Youtube.
Optimal design strives to identify the best-performing devices within a given metric, a problem common to all engineering branches. Considering radio frequencies, the challenge might be to find an antenna of a given bandwidth, matching, gain, and electrical size. Unfortunately, optimal design is strictly unfeasible in polynomial time. Many approaches have been adopted over the years to solve such problems in a satisfactory manner, yet our requirements for modern devices push contemporary techniques to their limits eventually rendering them obsolete. In this lecture, the optimal design task will be formulated via the so-called exact reanalysis technique. Altogether, the novel framework deals with non-linear problems by efficiently collecting large data sets for further post-processing based on AI-assisted systems. Its implementation into the commercialized toolbox AToM is demonstrated and accompanied by several showcases involving the inverse design of electrically small antennas, planar lenses, and electromagnetic cloaks. The lecture concludes with a discussion of further advancements in the design of analog wave computers or reconfigurable intelligent surfaces, future technologies that will, undoubtedly, disrupt development in electromagnetics and radio electronics.
