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一个研究小组在《固体与材料科学当前观点》（Current Opinion in Solid State and Materials Science）杂志上发表了一篇论文，强调了将超构 光子学研究与人工智能相结合的下一代研究趋势。超透镜引发了光学领域的一场革命，它将传统透镜的厚度大幅减薄至万分之一，同时保持了对光特性的控制。值得注意的是，学术界已经开始利用人工智能作为一种绘图工具，来辨别输入和输出数据之间的关系。在论文中，研究团队概述了人工智能推动的超构光子学研究中出现的三大趋势。

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(a) 逆向工程和正向建模示意图 (b) 光网络（ONN）示意图 (c) 元传感器。

以前的研究涉及模拟开发基于超材料的设备，是一项耗时的工作。然而，随着人工智能技术的应用，研究人员可以根据输入数据快速预测光学特性，大大节省了时间和精力。通过将有关光学特性的数据输入人工智能系统，研究人员现在可以设计出具有所需特性的光学器件。

在光学神经网络领域，一个新兴的光学计算机技术领域正在崛起，其目标是利用超材料将信息转化为光，从而以光速实现人工智能。由浦项科技大学（POSTECH）机械工程系、化学工程系和电子工程系的 Junsuk Rho 教授以及机械工程系的博士候选人 Seokho Lee 和 Cherry Park 组成的研究小组，通过将光神经网络分为负责压缩和抽象信息的编码器和负责解释信息的解码器，为人工智能与未来超构光子学研究之间的协同作用提供了一个全新的视角。

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(a) ONN 编码器 (b) ONN 解码器

研究小组还强调，基于超材料的超级传感器是下一代研究趋势。超级传感器是一种将测量数据编码成光并同时将其放大的设备，与人工智能结合后可实现非常精确和快速的数据分析。这些超级传感器有望应用于病人诊断和治疗、环境监测、安防等各个领域，促进高度精细的数据检测和分析。

Junsuk Rho教授说：“本文介绍了超构光子学的研究轨迹，涵盖了过去、现在和未来的努力，从最新研究到挑战和即将到来的趋势。我们期待利用人工智能和超材料的内在属性，进一步开展创造性和创新性研究。”

相关链接：https://phys.org/news/2024-03-exploring-trends-ai-fueled-metaphotonics.html

​文章转自《光行天下》

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