模拟人眼调节模式的自适应超表面聚焦系统
撰稿|由课题组供稿
人眼是一个完美的聚焦系统，在不同环境下，它都可以通过灵活可控的晶状体和智能反馈机制将光线自动汇聚在视网膜上。受眼睛自适应调节机制的启发，浙江大学信息与电子工程学院陈红胜、郑斌研究团队提出了一种监督–演化学习算法，并设计了神经元超表面聚焦系统。在现场学习的驱动下，该系统可以对未知电磁环境（单源、双源、未知散射体等）快速响应，实现预定义位置的自适应聚焦。这项工作在实时、快速和复杂的电磁波操纵上展现了巨大的潜力，以“Eye accommodation-inspired neuro-metasurface focusing”为题发表在了Nature Communications期刊上。
图 1 模仿人眼聚焦调节模式的SELAF神经元超表面系统
实现该智能自适应聚焦系统的关键在于自适应调节网络的构建。监督–演化学习算法概念流程图如图2所示。该智能算法体系包括两个循环：与环境交互的外部运转循环（Operation Cycle），持续更新网络的内部演化循环（Evolving Cycle）。与典型的深度学习算法不同的是，传统监督学习网络是一次性预测输出，而该团队设计的智能框架是迭代输出。这种试错探索模式，提高了模型在未知电磁环境中的鲁棒性和自适应能力。
图2 SEL 网络架构
利用该系统，团队的研究人员在实验中设计了单一入射波源（不同入射角）、双入射波源和未知散射体三类不同的电磁环境（图3），成功验证了提出的SELAF超表面的有效性。仿真和实验结果都表明，SELAF超表面系统在应对复杂的电磁环境时表现出有效且强大的自适应聚焦能力。更广泛地说，SEL架构可能为电磁波的各种操作铺平道路，并可能扩展到其他场景，如6G通道增强、无线充电、电磁波谱成像等。
图3 不同实验环境及实验结果
论文共同第一作者为浙江大学信息与电子工程学院博士生鲁焕、南京大学电子工程学院博士生赵纪伟，共同通讯作者为浙江大学陈红胜教授、郑斌副教授、钱超研究员，以及空军工程大学蔡通副教授。该研究工作得到科技部重点研发计划（2022YFA1404704，2022YFA1405200，2022YFA1404902）、国家自然科学基金项目（61975176，62071423）、浙江省重点研发计划（2022 C01036）、浙江省自然科学基金（LR23F010004）、浙江省青年拔尖人才、中央高校基础研究基金的资助。
论文链接：
Eye accommodation-inspired neuro-metasurface focusing | Nature Communications
https://www.nature.com/articles/s41467-023-39070-8
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