03:00 2020年08月08日
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据浙江大学官方微信公众号消息,北京时间3月24日,光学领域顶尖期刊《自然·光子学》(Nature Photonics)在线报道了浙江大学信息与电子工程学院陈红胜教授课题组在国际上率先实现基于深度学习的新一代智能隐身器件,在不依赖任何人为操控的情况下,快速地动态适应变化的背景环境,从而与背景电磁环境特征融为一体,实现自适应隐身。

消息称, 经过三年多的不懈努力,陈红胜研究团队组在充分研究隐身领域关键技术瓶颈的基础上,在微波段成功实现了智能自适应隐身器件。

© 照片 : www.thepaper.cn
浙江大学团队研制基于深度学习的“隐身衣”

研究团队提出了新一代智能隐身系统框架;建立了一套完整的时域电磁仿真模型,通过揭示隐身的瞬态响应机制,用于验证想法的可行性;搭建电磁环境探测器和实验控制系统,设计智能电磁隐身材料,实验采集数据进行深度学习训练。

陈红胜教授认为,智能隐身成功地融合了新型电磁材料和人工智能等领域,与传统的适应性光学不同,智能隐身采用硬件的手段实现用于隐身调控的深度学习模型,在应用中只需单次前向计算即可做出合理的决策,大大地缩短了响应时间,这一方法对于实时性要求很高的其他应用也有很好的借鉴意义。

浙江大学信息与电子工程学院2017级博士生钱超是论文的第一作者,陈红胜教授是论文的通讯作者,浙江大学为第一完成单位。合作者包括浙江大学郑斌副教授、沈炼博士、李尔平教授以及麻省理工学院沈亦晨博士和靖礼博士。

关键词
科技, 冠状病毒, 浙江省
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