南京大学范克彬/金飚兵AS：可编程超表面的物理信息逆向设计方法

南京大学范克彬/金飚兵AS：可编程超表面的物理信息逆向设计方法

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南京大学范克彬、金飚兵团队在可编程超表面研究领域取得重要突破。他们提出了一种创新的物理信息逆向设计(PIID)方法，通过将时域耦合模理论与神经网络结合，实现了对太赫兹波束偏转的精确控制。这一研究成果不仅解决了传统设计方法效率低的问题，还为无线通信和成像等领域的发展提供了新的可能性。

新兴的可重构超表面为电磁波进行可编程调控提供了可能。然而，传统的设计方法在寻找接近极限能力的超表面方面费时费力。本研究中通过将时域耦合模理论作为隐藏层嵌入到残差多层感知机神经网络中，提出了一种新颖的物理信息逆向设计 (PIID) 方法，用于开发控制太赫兹波束偏转的多位可编程超表面。

在PIID算法中，融合了先验物理知识的神经网络直接学习超表面主要的物理特性，阐明了几何形状与模态特征之间的复杂关系。相较于学习整体频谱信息，其网络所采用的神经元数量大大降低且收敛速度提高近3倍，设计误差也显著降低。此外，该算法仅根据三个具体需求指标便可快速精确定制具有显著大相位调谐和高反射幅度的可重构超表面。

经此算法设计的可编程超表面在实验中得到了验证，能加载1位、2位和三态编码，从而实现最高68°的波束偏转角并具有更广的角度操控覆盖范围。本研究为快速探索和部署先进的超表面设备提供了一个稳定的框架，或进一步推动无线通信和成像等领域的发展。