人工智能赋能超材料：开启电磁调控新纪元

超材料凭借其精巧的人工亚波长结构，突破了自然材料的局限，实现了负折射、隐身等令人惊叹的特性。然而，传统超材料在动态环境下的应用却面临挑战：其固有的静态特性难以适应环境变化。 这一瓶颈在自动驾驶和智能通信等实时应用场景中尤为突出。

浙江大学研究人员近期发表在《Nature Communications》上的综述文章，为解决这一难题提供了新的思路。文章系统地阐述了人工智能与超材料的相互作用，并深入探讨了“智能超材料（AI for Metamaterials）”和“超材料智能（Metamaterials for AI）”这两个新兴研究方向的最新进展。

挑战与机遇：传统超材料的局限与AI的潜力

超材料问世以来，凭借其对电磁波的精准操控能力，迅速成为光学、声学等多个领域的焦点。然而，传统超材料的设计依赖于繁琐的数值模拟和实验验证，效率低下。 与此同时，人工智能，特别是深度学习，在图像识别等领域取得了突破性进展，其强大的非线性拟合和泛化能力为超材料领域带来了新的机遇。

正是基于此，研究团队提出了将AI与超材料结合的创新思路，旨在利用AI加速超材料设计，并赋予其智能化功能。

AI赋能超材料设计：正向预测、逆向设计与光谱关联

AI在超材料设计中的应用主要涵盖三个方面：

• 正向预测: AI模型能够快速预测给定超材料的电磁响应（如反射、透射光谱），显著提升设计效率，弥补传统数值模拟方法计算量大的不足。

• 逆向设计: AI生成模型（如GAN和VAE）能够根据预期的电磁响应设计相应的超材料结构，有效解决传统优化算法难以找到全局最优解的问题。

• 光谱关联: AI模型可以利用低频光谱信息推断高频光谱响应，降低高频模拟成本和对昂贵检测设备的依赖。

超材料助力人工智能：基于波的计算新范式

超材料不仅受益于AI，也为AI提供了全新的计算平台。 基于波的计算利用电磁波的物理特性进行信息处理，具有低功耗和并行计算的优势，并可直接在物理空间中执行计算，避免了传统计算中的信号转换过程。

波基神经网络是超材料智能的核心应用，通过设计超材料结构实现类似人工神经网络的功能，例如衍射神经网络。

智能超器件的应用前景：隐身技术与无线通信

智能超器件的目标是实现“感知-决策-执行”的闭环系统。 研究团队已开发出能够根据环境变化自适应调整反射特性的隐身装置，以及基于超材料的智能反射表面（IRS），用于提升无线通信效率。

未来展望：挑战与机遇并存

尽管AI与超材料的结合取得了显著进展，但仍面临数据收集、网络训练效率等挑战。 未来的研究方向包括探索物理驱动的AI模型，提升超材料的非线性处理能力，并推动基于波的计算的实际应用。 智能超材料有望在更多领域发挥作用，引领电磁调控技术的新篇章。

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