AI+电磁超材料 |《科学通报》“电磁超材料与人工智能双向赋能专题”

电磁波是信息获取、传输、处理与交互的重要载体, 而电磁材料及器件是现代通信、雷达、感知、成像与计算系统的物理基础. 进入信息时代以来, 传统天然材料受其本征电磁参数限制, 越来越难以满足复杂信息系统对电磁波幅度、相位、极化、频率及空间传播路径进行多维、动态和精细调控的需求. 电磁超材料通过自由设计亚波长结构单元及其空间排布, 突破了天然材料电磁响应的固有边界, 并进一步沿着数字化、可编程化和智能化方向不断演进, 为构建可重构电磁环境和新型电子信息系统提供了重要技术基础. 与此同时, 以深度学习、生成式人工智能和智能体为代表的新一代人工智能技术快速发展, 正在深刻改变科学研究与工程设计的技术范式.

人工智能与电磁超材料具有天然的互补性. 一方面, 人工智能强大的非线性建模、特征提取、优化搜索与自主决策能力为破解超材料高维设计空间、复杂多目标优化以及动态环境自适应调控等难题提供了新工具, 使超材料设计逐步由“经验驱动”和“仿真驱动”迈向“数据-物理-智能”协同驱动; 另一方面, 电磁超材料为人工智能提供了区别于传统电子计算的新型物理载体. 利用电磁波传播、衍射、干涉以及材料非线性过程, 可在物理空间直接完成矩阵运算、特征变换和神经网络推理, 从而形成具有高速、并行和低功耗特征的波基智能计算新范式. 由此, “人工智能赋能电磁超材料”与“电磁超材料赋能人工智能”正在形成相互促进、双向演进的新兴交叉领域, 并推动超材料从可设计、可编程、可重构进一步走向可感知、可计算、可决策、可自主进化. 此外, 我们也将这一发展概括为由结构-响应映射、智能设计和实时调控, 进一步向波基计算、超材料智能体及智能体超材料演进.

为集中展示我国在这一交叉方向上的最新研究进展, 促进人工智能、超材料、电磁场与微波技术、无线通信以及新型计算等领域的深入交叉, 《科学通报》组织出版“电磁超材料与人工智能双向赋能”专题^[1~7]. 本专题共收录2篇评述、1篇快讯和4篇论文, 围绕“人工智能赋能超材料”和“超材料赋能人工智能”两条相互关联的技术主线, 从智能设计、多物理场隐身、智能通信、自主环境调控、衍射神经网络、超材料智能等不同层面展示该领域的前沿探索.

在人工智能赋能电磁超材料方面, 浙江大学团队针对透明电子器件同时兼顾可见光透明和宽带微波隐身的需求, 提出融合深度学习前向预测网络与遗传算法的深度遗传算法, 以数据驱动代理模型替代大量全波仿真, 并在高维结构参数空间开展约束优化, 研制了基于氧化铟锡的超宽带透明吸波隐身超表面^[4]; 南京理工大学团队则面向雷达/红外多频谱兼容隐身这一典型多目标问题, 引入可变保真度模型、在线代理模型训练与全局多目标优化策略, 大幅降低高成本全波仿真和高维优化的计算开销, 为人工智能辅助多物理、多频谱超材料协同设计提供了新的方法^[5]; 西安电子科技大学团队面向未来6G毫米波通信中遮挡严重、波束管理复杂以及信道状态信息获取开销高等问题, 提出了“智能感知-无线通信一体化”架构, 设计X波段与Ka波段双频共口径智能超表面, 并融合视觉目标识别与射频测距构建多模态定位方法, 使人工智能感知结果能够直接驱动超表面波束赋形, 实现由传统“反应式通信”向“感知驱动式通信”的转变, 为低空无人机等动态场景下的可靠毫米波通信与无线传能提供了新的技术路径^[6].

在电磁超材料赋能人工智能方面, 东南大学团队以人体动作识别为典型任务, 系统研究了非线性层数量、位置以及激活函数类型对衍射神经网络识别性能的影响, 揭示了关键网络结构参数与识别准确率之间的内在关联, 为高性能非线性衍射神经网络及基于可编程超表面的物理人工智能系统设计提供了理论依据^[3]; 东南大学团队还进一步赋予智能超表面的空间移动和环境交互能力, 提出了集视觉感知、三维场景重建、路径规划、位置与码本联合优化以及电磁调控于一体的可移动智能超表面系统, 形成“视觉感知-场景重建-位置/码本联合优化-通信增强”自主闭环, 展示了超表面从“固定部署的可编程器件”向“感知环境并自主行动的电磁智能体”演进的可能性^[7].

专题中的两篇评述则从更广阔的视角梳理了人工智能与电磁超材料双向赋能的技术体系和未来发展方向. 空军工程大学团队系统总结了二者从“结构-响应”智能设计、波基计算和有源实时调控,到基于大语言模型的“感知-推理-执行”智能体超材料以及实现自动化设计的超材料智能体的发展脉络, 并指出智能体推理鲁棒性、跨场景迁移能力以及硬件微型化集成是未来需要重点突破的问题^[1]; 浙江大学团队则进一步从“智能超材料”和“超材料智能”两个相互耦合的方向建立统一认识: 前者借助人工智能进行按需设计和自适应电磁调控, 后者以电磁波作为计算载体, 在物理空间直接实现神经网络和数学算符等信息处理功能, 两条路径最终共同推动超材料由单一功能器件向具备感知、决策和执行能力的智能系统演进^[2].

总体来看, 人工智能与电磁超材料的融合正在经历由单向工具赋能向双向深度耦合的转变. 人工智能不仅能帮助人们更快、更好地设计超材料, 还将进一步参与电磁系统运行过程中的实时感知、推理、决策与持续优化. 与此同时, 超材料也不再只是人工智能算法所设计和控制的物理对象, 而有望成为承载感知、计算、存储和决策功能的新型智能物质与物理计算平台. 未来, 随着物理驱动人工智能、生成式模型、大模型与智能体、在线学习、可微电磁学以及高性能可编程超材料的发展, 两条技术路径有望进一步汇合, 使算法智能与物理智能在同一系统中实现深度融合, 进而推动电磁系统由可编程迈向自主智能, 并为新一代无线通信、智能感知、电磁防护、低功耗计算及智能环境等提供新的科学基础和技术路径.

受篇幅所限, 本专题难以涵盖人工智能与电磁超材料双向赋能领域的全部最新成果. 我们期待本专题所展示的新思想、新方法和新系统能够帮助广大读者了解这一快速发展的交叉前沿, 进一步促进人工智能、信息科学、材料科学、电磁场与微波技术以及计算科学等领域的深入交叉与协同创新, 推动我国在智能电磁材料与物理人工智能等新兴方向形成更多原创性成果. 最后, 谨向所有供稿专家、审稿专家以及编辑部同仁在本专题策划、组织与出版过程中付出的辛勤努力致以诚挚感谢.

专题特邀编辑

崔铁军

东南大学教授, 毫米波全国重点实验室主任, 中国科学院院士, 美国国家人工智能科学院院士, IEEE Fellow. 长期从事电磁超材料和计算电磁学研究. 研究成果获2014和2018年国家自然科学奖二等奖, 2025年国家科学技术进步奖二等奖, 2023年首届国际基础科学大会前沿科学奖、中国通信学会自然科学奖一等奖, 2024年陈嘉庚科学奖、教育部自然科学奖一等奖、中国电子学会自然科学奖一等奖、江苏省科学技术奖一等奖等.

游检卫

东南大学教授, 博士生导师, 东南大学青年首席教授, 国家级高层次青年人才, 中国科协科学智能(AI4S)专家委员会秘书组成员、中国电子学会电路与系统分会委员、中国光学工程学会微纳专委会委员. 长期从事电磁超材料和计算电磁学的软硬件开发. 相关研究成果应用于多家国家重点单位和企业. 作为主要完成人获国家科学技术进步奖二等奖、江苏省科学技术奖一等奖、日内瓦国际发明评审团特别嘉许金奖等.