智能「換裝」不是夢!浙大團隊研製基於深度學習的「隱身衣」
2020-11-23 MBA中國網隱身是人類夢想中的超能力之一，也是科學界的重要挑戰。北京時間3月24日，光學領域頂尖期刊《自然·光子學》(陳紅勝教授課題組的一項最新研究。課題組在國際上率先實現基於深度學習的新一代智能隱身器件，在不依賴任何人為操控的情況下，快速地動態適應變化的背景環境，從而與背景電磁環境特徵融為一體，實現自適應隱身。
陳紅勝教授課題組
自然界的「隱身高手」
你最想擁有的超能力是什麼？心電感應，時間逆轉，自由飛翔…… 在眾多答案中，隱身術一定位列其中吧。古往今來，從西遊記中遁跡匿影的孫悟空到哈利波特手中神奇的魔法棒，無數神話電影表達著人類對隱身的美好嚮往，也激勵著科學家不斷探尋的腳步。
自然界存有兩種「隱身衣」，是生物的生存利器。一種是「螳螂伺蟬自障葉，可以隱形」，螳螂匿藏於樹葉之中，其顏色紋理和背景相似，有利於埋伏或進攻，這種擬態隱身在變色龍和章魚等頭足類生物中最為常見；另一種是透明隱身，即光透過物體時不產生任何散射，例如海樽和水母。
近些年，隨著變換光學和新型人工電磁材料的發展，隱身相關的科學研究飛速發展。變換光學隱身方法區別於上述兩種策略，它是利用坐標變換的方法來控制電磁波，使其能夠繞過被隱身的區域，按照原來的方向傳播，從而達到物體完全隱形的目的。變換光學隱身理論自提出後便激發了科研人員的研究熱情。隨後的十幾年，大量理論和實驗工作湧現，從微波到光頻，從二維到三維，從自由空間到地毯式隱身，從電磁波到聲波水波，極大地促進了隱身領域的發展。
然而，與自然界的「隱身衣」相比，人類的「隱身衣」研究仍然存在電磁參數苛刻、設計製備困難、頻帶窄、色散嚴重等重要挑戰，導致多數只能工作在單一的環境背景和既定的入射波條件。如果稍加改變外界環境或者入射波，隱身效果便會大幅度降低。
「理想的隱身衣應該和章魚和變色龍一樣，能夠快速自動地適應於變化的外界刺激和背景環境。」陳紅勝教授說。章魚表皮中含有許多色素細胞，包括黑，紅，黃，白等類型。針對不同的背景環境，周圍的肌纖維瞬間擴張和收縮色素細胞，從而改變皮膚的顏色紋理，使其與背景融合。而且，對於溫度、光線和機械等外界刺激，章魚也能隨之響應，實現趨利避害。
章魚的自適應隱身及其表皮結構
讓隱身更「智能」
如何才能像章魚和變色龍一樣自適應於變化的外界刺激和背景環境？2017年還是碩士研究生的錢超就開始著手解決這一難題。如果這一問題得到解決，不僅可以將隱身應用在動態的、開放的、複雜的場景之中，還可以促進其他許多智能電磁材料和器件的發展,在國防、航天、海洋等技術領域發揮重要的作用。
「章魚有色素細胞，我們有可重構的新型人工電磁材料單元；章魚有中樞神經，我們有深度學習方法；章魚有光敏細胞，我們可以搭建電磁波和環境探測器。」錢超說道。
話雖簡單，但從無到有搭建一整套智能隱身系統又談何容易。當前，深度學習已經開始滲入電磁材料領域，但是，主要偏重於理論上設計優化人工電磁材料，例如納米光子和手性材料等。如何在實驗上實現新型的智能電磁材料、構建新一代智能隱身系統並實現快速有效的自適應隱身，是一個極具挑戰的課題，在此之前還未見成功實驗的報導。
經過三年多的不懈努力，陳紅勝研究團隊組在充分研究隱身領域關鍵技術瓶頸的基礎上，在微波段成功實現了智能自適應隱身器件。研究團隊提出了新一代智能隱身系統框架；建立了一套完整的時域電磁仿真模型，通過揭示隱身的瞬態響應機制，用於驗證想法的可行性；搭建電磁環境探測器和實驗控制系統，設計智能電磁隱身材料，實驗採集數據進行深度學習訓練。
智能隱身系統框架
無需人為操控，15毫秒「換裝」
研究團隊設計了一項小車智能隱身實驗。探測雷達隨機改變著入射波的頻率、極化和入射角，而小車的任務，就是要能動態適應變化的探測信號，對雷達「隱身」。錢超介紹，小車身披一層超薄的可重構的超表面隱身材料，這身「隱身衣」由智能晶片控制，它集成了訓練好的深度學習模型，能夠根據輸入的電磁信息快速做出決策，改變「隱身衣」的電磁響應。
當小車自由行使在凹凸不平的地面時，電磁環境探測器實時感知入射波和小車所處的背景環境，並把信息傳給智能晶片。我們知道，當環境發生變化，變色龍大約需要6秒時間過度到環境色；而當電磁環境發生變化時，披著智能隱身衣的小車只需要15毫秒就能自動地實時「換裝」，免於電磁波的探測。為了測試智能隱身衣的性能，陳紅勝教授課題組開展了大量的實驗，從近場成像和遠場散射截面測量等多方面驗證了智能隱身衣樣機的可行性和魯棒性。
智能隱身實驗裝置
陳紅勝教授認為，智能隱身成功地融合了新型電磁材料和人工智慧等領域，與傳統的適應性光學不同，智能隱身採用硬體的手段實現用於隱身調控的深度學習模型，在應用中只需單次前向計算即可做出合理的決策，大大地縮短了響應時間，這一方法對於實時性要求很高的其他應用也有很好的借鑑意義。
論文評審專家認為，雖然目前有不少研究工作將機器學習用來設計光子材料，但很少有實驗工作被報導。因此這項研究有很好的標杆意義。
該工作受到國家自然科學基金委傑出青年基金項目、國家青年拔尖人才計劃等項目資助。博士研究生錢超受到2018年浙江大學博士研究生學術新星培養計劃的資助。
內容來源：求是風採《Nature Photonics | 浙大陳紅勝團隊：基於深度學習的新一代智能隱身器件》（文：涵冰丨編輯：周煒丨來源：浙江大學學術委員會）圖片來源：由課題組提供今日編輯：佳樂責任編輯：金云云推薦閱讀
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