Radio-frequentie elektromagnetisch veld (RF-EMF) blootstelling karakterisering betreft de bepaling van het gehalte van de RF-elektromagnetische velden incident op de mens in het lab of echte omgevingen. De belangrijkste bronnen zijn antennes voor omroep en draadloze telecommunicatienetwerken. Inzicht in de blootstelling van individuele mensen om dergelijke gebieden in de tijd is van cruciaal belang voor het bestuderen van effecten op de gezondheid en het controleren van de naleving van de norm en regelgeving. De klassieke belichting analysemethoden berusten op grote hoeveelheid metingen op straat die zeer tijdrovend en duur zijn. Om het praktisch te maken, wordt het aantal metingen vaak beperkt tot een kleine willekeurige set die binnen een redelijke tijd kan worden uitgevoerd, hoewel dit betekent dat belangrijke variaties in het veld kunnen worden gemist als gevolg van onderbemonstering. Men probeert om de resultaten te verbeteren door het gebruik van voorkennis van het milieu; Maar deze informatie is vaak onnauwkeurig, niet beschikbaar is of gewoon niet overeenkomt met de realiteit. Daarom betrouwbare karakterisering van de blootstelling RF-EMF is nog steeds een probleem te onderzoeken. Om dit probleem aan te pakken, zal een nieuwe methodologie worden onderzocht, dat de betrouwbaarheid en kosteneffectiviteit van blootstelling aan elektromagnetische karakterisering in een complexe omgeving verbetert. Deze methode is gebaseerd op een effectief samenspel van machine learning, surrogaatmodelleringstechnieken en optimalisatie. Tot nu toe is deze aanpak is zeer innovatief in het kader van RF-EMF.