中國東南大學的科學家開發了一種創新方法，該方法使用深度學習來使電磁控制更快，更容易。這種進度側重於元信息計劃。 -薄材料超薄旨在處理諸如光和無線電之類的波浪。這項研究由Tie Jun Cui教授領導。
眾所周知，據稱會產生電磁波。但是，控制它們的設計始終是一項緩慢而充滿挑戰的工作。電磁波以能量形式，例如光信號或無線電穿過太空。 “我們的模型幾乎可以立即計算這些樣式，表明波浪應該是什麼樣的。” CUI教授解釋了他們的方法，結合了現代學習技術，這是識別格式並使用物理模型，電磁波如何具有行為的人工智能培訓的類型。此方法可確保結果準確並且實際上有效。研究人員顯示，測試的成功表明，它在簡單而復雜的波形形式中效果很好。
Metasurfaces是一種漆材料，旨在與精確形式的電磁波相互作用。這與傳統材料不同。他們可以將程序設置為專門工作，例如焦點信號或不需要的頻過濾器。以前，這些表面在創建後無法調整以限制其福利。該程序的發明使工程師可以調整這些電子修改，從而更廣泛地使用。但是，找到一種方法來創建最佳的波浪格式，該格式需要一個複雜而漫長的過程，通常涉及重複的方法，即解決問題的方法已逐步改進。這些方法不能用於現實世界中的應用。使用深度學習解決這些挑戰的新方法來解決這個問題。
新系統有很多好處。它幾乎是實時的，這意味著它可以響應迅速變化的需求。通過將物理原理與深度學習風格相結合，它無需使用培訓信息或模擬許多跡象，這些跡像比必要的年齡較大。培訓信息是指人工智能係統從正確的預測中學習的示例。該過程使用深度學習系統來計算表面成分的佈置和更容易的物理模型，以使波浪起作用。該測試表明，該系統可以在更重要的改進期內創建比原始技術更重要的形式，這可能需要幾個小時。
為了了解他們的方法的效果，研究人員已經將其與較舊的方法（稱為二元群效率）進行了比較，這是一種來自動物行為的靈感技術，例如鳥類或魚類在尋找食物時。他們發現他們的深度學習風格不僅可以更快地工作。而且，通過消除不必要的信息和更快的過程的使用來創造更有效的波浪樣式，此方法既具有練習又比以前的解決方案更有效。
CUI教授說：“我們的實驗表明，這種方法可以設計可靠的波浪樣式，以實現真實的時間使用，例如掃描對像或無線通信。”
技術具有多種使用潛力，包括智能傳感器，收集和響應環境信息的設備，跟踪系統以及其他需要快速更改電磁波的應用。該團隊還表明，它可以在需要連續更新的情況下使用，例如跟踪以聚焦光束移動的目標。
儘管成功，但研究人員還承認，仍然存在改進的空間，但它們的模型將被視為影響波浪或時間的表面成分的變化，而與更複雜的相互作用無關。這種簡單的理解是好的。但是，可能會忽略一些細節，這些細節可以提高研究人員正在調查系統自定義方法以提高性能。
該發展展示了控制電磁波的技術中的重要步驟。通過使過程更快，更輕鬆，更可調。這項研究將打開通訊，意識等新應用的大門。
參考期刊
Jianghan Bao，Weihan Li，Siqi Huang，Wen Ming Yu，Che Liu和Tie Jun Cui。 “由物理學驅動的 – 深度學習網絡，而無需支持使用元圖的光束形成。” Iscience，2024。 Dooi： https://doi.org/10.1016/j.isci.2024.110595
關於作者
約翰·庫伊（Jun Kui） （朋友，IEE）獲得了學士學位，碩士學位1987年，1990年和1993年分別獲得了中國西安Xidian大學的博士學位。 1993年3月，他加入了Xidian電磁工程系，並於1993年11月從1985年11月晉升為教授。他是Invituts and Invoices的研究人員。 Hochstfrequenztechnikund Elektronik（IHE），Karlsruhe大學，1997年7月，他加入了電磁中心，計算了美國伊利諾伊州Champaign的Urbanachampaign的電氣和計算機工程，這是美國伊利諾伊州Champaign的Urbanachampaign，這是伊利諾伊州伊利諾伊州的Chapeairn，這是一名博士生博士學位。 2001年9月，他是中國南京東南部能源工程部的著名教師。 2018年1月，他是東南大學教授的負責人。他是中國科學院的學者。他是這本書的第一位作家。超材料：設計理論（Springer，2009年11月），超材料：超越晶體，非晶體和準晶體（CRC出版社，2016年3月）。 122）被Optics and Photonics News，TEC，2010年的《中國科學發展》和《雜誌》中的許多研究亮點選擇了2016年最令人興奮的風景視圖之一。自然新聞，麻省理工學院技術評論，科學美國人，發現和新科學家廣泛報導了他的作品。 1995年，他是德國亞歷山大·馮·漢德尼基金會（Alexander Fon Ham Bonnee Foundation）的一名友好研究員，1999年是國際廣播科學聯盟的年輕科學家。
切劉 獲得了科學，技術和博士學位的b。分別在2015年和2022年獲得東南大學的學位。他是向東南大學發布Zhishan的人。他被選為Elsevier Publishing發表的2024年2％（網絡和電信）的2％。他致力於使用人工智能技術來解決電磁問題，包括Isar攝影，全息攝影，自動天線設計和轉向神經網絡。
