浙江大学Nat.Commun.顶刊综述：AI让超材料开挂？智能超材料与超材料智能的双向革命！

锂电联盟会长 2025-03-24 10:18 236浏览 0评论 0点赞

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研究背景

近年来，超材料（Metamaterials）与人工智能（AI）的双向融合成为材料科学与计算技术的重要研究方向。超材料是一类由人工设计的亚波长结构组成的材料，能够突破天然材料的固有限制，实现对电磁波的精确调控，如负折射率、超透镜、隐身技术等。然而，超材料的设计通常依赖繁琐的数值模拟和实验筛选，计算成本高，优化过程复杂，难以高效实现目标性能。与此同时，AI，尤其是深度学习，凭借其强大的非线性拟合和泛化能力，正在重塑超材料的计算和设计范式，使得材料模拟、逆向设计、自动优化成为可能，推动了“智能超材料”（AI for Metamaterials）的发展。此外，AI 本身也面临计算速度、能耗和架构瓶颈问题，而超材料可以提供基于波动物理的新型计算模式，如光学神经网络、波动计算等，使得计算更快、更节能，从而催生了“超材料智能”（Metamaterials for AI）。本综述聚焦于智能超材料的最新进展，包括 AI 在超材料设计中的应用、智能超材料器件的发展，以及 AI 与超材料结合的物理计算新范式，并探讨未来发展方向和挑战。

研究内容

在智能超材料方面，AI 主要助力超材料的设计优化、自动化控制和物理机理探索。首先，超材料的 AI 设计涵盖三大类别：①正向预测，利用深度学习替代数值仿真，快速预测超材料的电磁响应，如透射、反射和色散特性；②逆向设计，通过神经网络从目标光学/电磁性能出发，反推超材料的最优几何结构；③光谱关联，利用 AI 关联不同波段的光谱，实现低频到高频信息的映射，提高测量和计算效率。其次，智能元器件方面，AI 驱动的可编程、可调控超材料正在兴起，如自适应隐身超表面（可根据环境变化自动调整）和智能反射表面（用于 6G 无线通信优化信号传播）。此外，AI 还被用于物理规律发现，帮助解析复杂的波动-材料相互作用，如 AI 解析非线性耦合效应、优化亚波长成像系统等。

在超材料智能方面，超材料为 AI 计算提供了一种基于波的高效计算架构。研究涵盖三类波动计算模式：①基于波动的神经网络，利用衍射、散射和干涉实现类电子计算，如光学全连接网络、光子卷积网络等；②数学运算，超材料可用于偏微分方程求解、矩阵运算、傅里叶变换等高效计算；③逻辑计算，如超材料实现光学逻辑门、全光计算，加速 AI 模型推理。本综述系统探讨了这些方向的最新进展及挑战。

图文解析

图 1：超材料与 AI 之间的双向交互

图 1 展示了超材料与AI之间的双向交互关系，揭示了 AI 如何优化超材料设计，同时超材料如何为 AI 计算提供新型计算平台。图 1 左侧展示了AI 在超材料中的应用，即“智能超材料”（AI for Metamaterials）。AI 通过深度学习优化超材料的设计（正向预测、逆向设计、光谱关联）、促进智能元器件（如自适应隐身、智能通信）并挖掘潜在物理规律。图 1 右侧展示了超材料在 AI 计算中的应用，即“超材料智能”（Metamaterials for AI）。超材料可以用于构建光学神经网络、数学运算和逻辑计算，实现基于波的高效计算。

图 2：深度学习在超材料设计中的三大方向

图 2 展示了深度学习在超材料设计中的三大核心方向：正向预测、逆向设计和光谱关联。图 2a 展示了超材料设计的三种类别，第一种正向设计（Forward Prediction）：给定几何参数，预测其物理响应。第二种逆向设计（Inverse Design）：从目标物理响应反推超材料的最优结构。第三种光谱关联（Spectral Correlation）：基于已知光谱数据预测不同波段的响应。图 2b 展示了深度学习用于超材料设计的不同神经网络架构，包括多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，分别适用于不同的计算任务。

图 3：超材料设计的技术发展时间线

图 3 展示了超材料设计从 1990 年代至今的发展历程，从基于拓扑优化和启发式算法的传统方法，发展到深度学习驱动的智能优化技术。图 3a 展示了早期基于拓扑优化、遗传算法和简单神经网络的超材料设计方法。图 3b 展示了生成对抗网络（GAN）在超材料设计中的应用，可用于高效生成具有目标特性的超材料结构。图 3c 展示了知识继承网络（Knowledge-Inherited Network），通过知识传递优化超材料设计，提高训练效率并降低数据需求。图 3d 展示了物理约束神经网络，如 Kramers-Kronig 约束神经网络，用于提升 AI 设计超材料的可解释性。

图 4：超材料光谱关联的深度学习方法

图 4 展示了如何利用 AI 进行超材料不同波段光谱数据的关联，如从低频光谱预测高频光谱。图 4a 展示了低频到高频光谱推断问题，目标是减少高频计算成本。图 4b 展示了生成-筛选（Generation-Elimination）神经网络的架构：生成网络可以产生多个可能的候选高频光谱，筛选网络可以通过计算欧几里得距离，筛选出最匹配的候选光谱。图 4c 展示了低频光谱到高频光谱的信息映射过程，通过深度学习优化匹配精度。图 4d 展示了THz 频段超材料光谱预测的示例，证明了深度学习在高频光谱推断中的有效性。

图 5：智能超材料器件及 AI 在物理研究中的应用

图 5 展示了智能超材料器件的感知-决策-执行（Perception-Decision-Action）闭环架构，以及 AI 在超材料物理研究中的应用。图 5a 展示了智能超材料的三个核心模块：感知（Perception）用于检测环境变化（如入射波、外部刺激等）；决策（Decision）通过 AI 计算分析如何调整超材料参数；执行（Action）则利用可重构超材料根据 AI 指令动态调整自身特性。图 5b 展示了 AI 设计的智能超材料在隐身和通信中的应用，例如智能隐身技术可基于 AI 实时调控超材料的反射率，实现自适应隐身，而智能无线通信系统则利用超材料优化 6G 信号传播，提升通信质量。图 5c 进一步展示了 AI 在物理研究中的三种主要作用，包括加速数值计算、发现新物理现象和优化超材料设计。图 5d 展示了物理启发神经网络（PINNs）在等离子体物理中的应用，AI 可用于解析复杂的等离子体动力学，提升计算精度和模拟能力。图 5e 展示了 AI 结合超材料突破光学成像极限的示例，利用 AI 解析波动信息，提高成像精度，使得传统方法难以解析的细节得以恢复。最后，图 5f 展示了 AI 设计的隐身超材料，通过优化超表面结构，使其在大视角、多波段条件下保持优异的隐身性能。这些研究不仅提升了超材料的智能化水平，也推动了 AI 在物理科学领域的深入应用。

图 6：基于波的神经网络架构

图 6 展示了基于超材料和波计算的人工神经网络架构，利用光学特性实现类脑计算。图 6a 展示了波动计算的核心——计算权重，可通过干涉、散射、衍射等物理机制实现神经网络的加权计算。图 6b 展示了光学神经网络的输入，可以是波长、偏振、光强等信息。图 6c 展示了光学神经网络的输出，计算结果可用于分类、检测、成像等应用。图 6d 展示了非线性激活（Nonlinearity）的实现方法：传统电子神经网络依赖 ReLU 等非线性激活函数，而在光学计算中较难实现。目前主要通过光学 Kerr 效应、可重构光学材料等实现非线性计算。

图 7：基于波的数学运算和逻辑操作

图 7 展示了基于波动物理的数学运算和逻辑运算方法，涵盖微分、积分、积分方程求解以及光学逻辑门设计。图 7a 展示了线性算子的传递函数（Transfer Function）在 k 空间中的特性，通过将输出 g(x) 连接到输入 f(x) 来形成闭合系统，以解决数学方程。图 7b 展示了空间类比微分器（Spatial Analogue Differentiator），该装置基于表面等离激元（SPP）和平面光子芯片实现数学微分运算。图 7c 展示了空间积分计算的实现，采用反射型超表面阵列和介质波导中的共振隧穿机制，以模拟数学积分过程。图 7d 展示了基于超材料的积分方程求解器，该系统利用特定的超材料内核（Metamaterial Kernel）处理积分方程，并通过波导连接输入和输出，在稳态时获得解。图 7e 展示了通过光干涉（Constructive/Destructive Interference）实现的逻辑运算，包括线性和非线性光信号之间的干涉。图 7f 展示了基于拓扑优化（Topology-Optimized）的硅光子平台超紧凑光学逻辑器件，用于高效执行光学计算。图 7g 展示了纳米级等离子体狭缝波导（Plasmonic Slot Waveguide）设计的光学逻辑门（Logic Gates），可用于高速并行信息处理。图 7h 展示了衍射神经网络（Diffractive Neural Network）实现的通用光学逻辑运算（Universal Logic Operation），利用光场的波动特性来模拟人工神经网络的计算功能。

结论与展望

智能超材料与超材料智能的融合为材料科学和人工智能的发展开辟了新的方向。AI 在超材料设计中的应用极大提升了计算效率，使得从正向预测到逆向设计再到光谱关联的全过程更加智能化，为超材料的精准调控和自动化调节提供了强有力的工具。同时，基于超材料的波动计算模式为 AI 计算提供了一种高效、低功耗的新范式，在光学神经网络、数学运算和逻辑计算等领域展现出巨大潜力。然而，当前研究仍面临诸多挑战，包括数据依赖性强、物理可解释性不足、超材料计算架构的可扩展性问题等。此外，如何在实际应用中实现高效、低成本的智能超材料制造，以及如何将基于超材料的计算系统集成到现有 AI 硬件架构中，仍需进一步探索。未来，随着物理启发式神经网络、可重构超材料和自适应计算架构的发展，智能超材料有望在通信、成像、传感等领域实现更广泛的应用，而超材料智能也有望突破传统计算的能耗瓶颈，成为 AI 计算的全新解决方案。

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