近日，浙江大学陈红胜教授团队联合以色列理工学院Ido Kaminer教授团队以“A guidance to intelligent metamaterials and metamaterials intelligence”为题，在Nature Communications期刊发表综述论文，探讨了智能超材料与超材料智能的重大进展。浙江大学钱超研究员为第一兼通讯作者，陈红胜教授为通讯作者。

研究亮点

超材料及其二维形式—超表面是一类将亚波长微结构单元按照特定宏观排列方式组合而成的人工复合材料，通过改变人工功能基元的结构和空间排列，使其拥有自然材料所不具备的奇异物理特性，精确操控电磁波的振幅、相位、偏振、角动量等关键物理量。近年来，以深度学习为代表的人工智能算法为电磁波智能调控提供了新的思路，成为电磁学和光学的研究热点，促进了超材料从传统的被动、可调模态向智能化迈进。反之，利用超材料操控电磁波衍射、散射和干涉等特性，在物理层直接对电磁波进行分析、计算和推理，“传播即计算”。如图1所示，我们首次统一超材料与人工智能的双向作用关系，阐明两个领域的发展关系，当人工智能作用于超材料时，概括为智能超材料（Intelligent metamaterials）或外驱智能；当超材料作用于人工智能时，慨括为超材料智能（Metamaterials Intelligence）或内生智能。

图1超材料与人工智能的双向相互作用

智能超材料：人工智能不仅可以加速超材料的按需设计，促进下一代智能自适应超材料器件的发展，也有助于发掘新颖的物理现象。

Ÿ 超材料按需设计。快速高效地设计超材料是研究超材料理论和应用的必要前提。研究者通常依赖全波电磁数值仿真，配合启发式或梯度下降算法来迭代搜索目标，该过程耗时低效，难以满足高自由度超材料的快速准确设计。利用深度学习驱动超材料设计，通过巧妙设计具备“物理特色”的神经网络模型，配合数据增强技术，实现三类超材料智能设计：正向预测、逆向设计、频谱自关联（图2和图3）。

Ÿ 智能自适应器件。如何快速自适应于实时变化的背景环境和入射电磁波是智能超表面的显著特征。对此，研制感知-决策-执行一体化超表面器件，赋能超表面自适应散射调控能力，解决智能超表面的动态感知、现场训练、数据复用、系统搭建等难题，在不需要任何人为操纵的情况下，实现面向复杂、动态、开放环境的自主隐身、感知、通信、聚焦等重要应用（图4）。

Ÿ 超材料物理挖掘。超材料拓展了传统自然物理规律，例如负折射、广义斯涅耳定律、逆切伦科夫辐射等。作为辅助工具，人工智能可以协助挖掘新颖的电磁物理，克服传统解析方法难以处理的问题，例如，提升受衍射极限束缚的超表面器件性能，量化超表面单元之间的耦合效应，求解复杂系统中偏微分数学方程（图4）。

图2超材料的三大智能设计及经典网络架构

图3 超材料的智能设计发展历程

图4 智能自适应超表面器件和物理挖掘

超材料智能：超材料与人工智能的相互作用不是单方向的，而是相互促进，融合发展。利用超材料的丰富设计自由度，实现以场波为载体的电磁神经网络、电磁逻辑计算和电磁数学算符。它凭借速度快、算力高、并行能力强、能耗低等优势受到广泛关注，打破传统电子计算机的算力桎梏，应用于图像检测和自动驾驶等高通量数据处理领域，同时在光学加密、显示，存储等领域具有巨大潜力。

Ÿ 电磁神经网络。超材料模拟神经网络推理过程，在数学上构造其同素异形体，利用振幅、波长、偏振态等特征量，进行多维度信号传输和数据处理，在张量运算中优势明显，构造全连接神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、脉冲神经网络等（图5）。

Ÿ 电磁数学算符。常见数学算符包括微分、积分、卷积、傅里叶变换等，在图像处理、数据建模和特征提取中发挥着重要作用。除此之外，还可以实现方程求解器，设计紧凑型超材料计算核，构成闭环电磁计算系统，求解大尺寸线性方程（图6）。

Ÿ 电磁逻辑计算。逻辑计算是基本的计算单元，在纳米光子处理器、加密通信、场景增强等领域有重要价值。利用光干涉和非线性效应，借助空间光编码器、半导体放大器、非线性光纤、光子晶体等，实现多功能集成可级联电磁逻辑计算（图6）。

图5电磁神经网络

总结与展望

智能超材料与超材料智能方兴未艾，新的挑战和研究方向需要进一步探索，如何实现超大尺寸的分布式超表面智能设计与控制，如何构造兼容非线性、可重构、可集成、可级联等特性的超材料智能，如何在未知复杂环境中自适应调控超表面，这些问题需要多学科研究者共同努力，迎接一个更加智能的超材料时代。