來自中國東南大學的科學家開發了一種創新的方法，該方法使用深度學習來控制電磁波更快，更容易。此進度重點是可編程物質跨國，以操縱波浪（如光線和無線電波）的超級創建。由Tie Jun Cui教授領導的研究結果已在Iscience上發表。
可編程的Methasurfaces以其形成電磁波的能力而聞名，但是設計模型來控制它們一直是一項緩慢而挑戰的任務。電磁波是電源形式，例如光或無線電信號，穿過太空。 Cui教授解釋說：“我們的模型幾乎可以通過簡單地指定波浪的外觀幾乎立即計算這些模型。”他們的方法結合了一種深度學習技術，一種人工智能，可以訓練計算機以識別模式並做出決策，並說明電磁波的行為方式。這種方法確保結果是準確且實用的。研究人員證明了他在測試方面的成功，表明它對簡單且複雜的波浪模型效果很好。
元額基本上是以準確方式與電磁波相互作用的超薄材料。與傳統材料不同，可以編程以執行特定的任務，例如信號濃度或過濾不需要的頻率。以前，這些表面在完成後無法調整，從而限制了它們的用處。可編程元信息的發明使工程師能夠以電子方式進行這些調整，從而實現了更廣泛的應用程序。但是，了解如何創建最佳波浪模型，需要復雜的，長時間的過程，通常涉及重複的方法，其中解決方案是逐步完善的。對於實際世界應用，這些方法是不切實際的。新方法通過使用深度學習來繞過這些傳統挑戰來解決這一問題。
新系統有一些好處。它幾乎實時工作，這意味著它可以快速響應不斷變化的需求。在深度學習模型中包括物理原理，它也不需要大量的標記培訓數據或需要較舊方法的模擬。培訓數據是指教導人工智能係統進行準確預測的示例。該過程使用深度學習系統來計算表面成分的排列和簡化的物理模式，以預測波浪的行為。測試表明，該系統可以在瞬間生產模型，傳統技術可能需要花費幾個小時。
為了了解他們的方法的效果，研究人員將其與一種稱為二進制優化群的較舊方法進行了比較，這是一種計算技術，靈感來自於鳥類或魚類在尋找食物時的集體行為。他們發現，他們的深度學習模型不僅效果更快，而且還創建了最有效的波浪模型。通過消除不必要的數據準備並使用更快的過程，這種方法比以前的解決方案更實用和強大。
CUI教授說：“我們的實驗結果表明，這種方法可以可靠地設計用於實際時間應用的波浪模型，例如掃描對像或改善無線通信。”
技術具有廣泛用途的潛力，包括智能傳感器，收集和響應環境數據的設備，跟踪系統以及其他在電磁波中需要快速調整的應用程序。該團隊還展示瞭如何在需要恆定更新的場景中使用，例如跟踪具有集中能量光束的移動目標。
儘管他成功了，但研究人員承認，仍然有一些改進領域。例如，他們的模型假設表面成分的變化僅影響波相或時間，而不論更複雜的相互作用。這種簡化效果很好，但是可以繞過一些可以提高準確性的細節。研究人員正在探索如何完善其係統以提高性能的方法。
這一進步是控制電磁波的技術邁出的重要一步。這項研究使過程更快，更輕鬆，更適合適應性，為溝通，毛氈及以後的新應用打開了大門。
日記
Jianghan Bao，Weihan Li，像黃，Wen Ming Yu，Che Liu和Tie Jun Cui一樣。 “基於元圖的無效物理學的學習網絡，以編程為可編程程序。” Iscience，2024。 Doi：
關於
領帶Jun Cui （Shock，EEE）獲得了學士學位，碩士學位和博士學位。 1987年，1990年和1993年分別獲得了中國西安Xidian大學的學位。 1993年3月，他加入了Xidian大學電磁工程系，並於1993年11月晉升為副教授。從1995年到1997年，他是Karlsruhe，Karlsruhe，Karlsruhe的Hochstfreenztechnikund電子研究所（IHE）的研究。 1997年7月，他加入了計算機電磁中心，電氣和計算機工程系，伊利諾伊州伊利諾伊大學，伊利諾伊州伊利諾伊州伊利諾伊州歐洲省伊利諾伊州，伊利諾伊州，伊利諾伊州，伊利諾伊州，伊利諾伊州，伊利諾伊州，伊利諾伊州，伊利諾伊州，伊利諾伊州，伊利諾伊州，伊利諾伊州，伊利諾伊州，伊利諾伊州，伊利諾伊州，伊利諾伊州，伊利諾伊州，伊利諾伊州，首先擔任博士後研究員，然後是研究科學家。 2001年9月，他是中國南京東南大學無線電工程系的皇家教授。 2018年1月，他成為東南大學的主要教授。他是中國科學院的學者。他是《雜物：理論，設計與應用》（Springer，2009年11月）的第一本作者，《變質：超越水晶，諾克斯塔爾和準晶體》（CRC出版社，2016年3月）和信息 – 材料（劍橋大學出版社，2021年）。他擁有作者或共同授權了該雜誌的600篇文章，由同齡人修訂，引用了超過62,000次（H-Factor 122），並獲得了超過150份專利的許可。他的研究被同行在2016年被《光學和光子學新聞》，《中國科學十篇》（Breakths of China Science）選為最有趣的光學光學搜索方法之一，並在一系列雜誌中獲得了許多亮點。自然新聞，麻省理工學院技術評論，科學美國人，發現和新科學家已經廣泛報導了他的工作。 1995年，他是德國邦·亞歷山大·馮·洪堡基金會（Alexander von Humboldt Foundation）的研究獎學金的接受者，這是1999年國際廣播聯盟的新科學家獎。
切劉 得到了B.eng。信息和信息技術學位和博士學位分別於2015年和2022年獲得中國南京的東南大學文憑。他被選為世界2024年2024年最高科學家的名單，由Elsevier Publishing Group出版了2％的科學家（網絡和電信）。它的研究興趣包括計算電磁，元材料和深度學習。它致力於使用解決電磁問題的人工智能技術，包括ISAR圖像，全息圖像，反向分佈圖像，自動天線圖案和衍射神經網絡。
