超材料发源于物理领域, 其核心思想是借助构建人工微结构对电磁波予以控制, 自然材料于分子、原子层面难以操控, 然而凭借人工原子的构造, 原则上能够达成诸多自然界无法达成的功能, 不过传统超材料存在的问题是, 人工微结构一旦设计完毕其电磁性能便会随之固定, 极难进行实时调控。
从超材料到信息超材料：一场电磁波的可编程革命
处在2014时, 为促成这一状况的转变, 我们提出了数字编码以及可编程超材料的观念, 将超材料的根本特性界定为“0”与“1”这两种能够切换、物理性能相反的情形, 靠着半导体设备予以实时管控, 当空间中的“0”和”1”元件借由不一样的编码排列时, 能够进行不一样的电磁波功能调节, 尽管仅有着两种基础状态, 借由人工原子数量的增多,其排列形式大量增长着高中物理3-4电磁波, 就达成了繁杂的电磁功能。
更为关键的是, 这些编码并非仅仅是调控电磁功能的指令, “0”与“1”编码自身同样属于数字信息。所以, 可编程超材料于实时控制电磁波之际, 也在对数字信息予以调制。故而我们进一步将其拓展为信息超材料, 它把电磁波物理调控以及数字信息调制融合于一处。随后, 我们又把空间编码超材料进一步演变成时间编码以及时空联合编码超材料, 用以对电磁场与波的所有特性进行更为灵活的实时可编程调控以及对更高容量的信息加以处理。
具备了实时可编程的能力, 对于同一个超材料硬件平台而言, 借助改变算法以及编码, 便能够达成波束扫描、成像、目标定位等各异的功能。这使得我们联想到通用电子计算机: 电子计算机凭借二进制编码以及存储程序达成可编程, 而信息超材料同样运用二进制编码以及FPGA存储, 只是它的功能是在电磁空间发生的。所以,我们也能够将它理解成一种“电磁空间的计算机”。
信息超材料在无线通信及其他领域已经有了应用高中物理3-4电磁波, 可重构、可编程的智能超表面能够改变无线环境, 我们曾与中国移动合作, 利用它在5G环境下改善无线环境、提升通信速率, 且在杭州亚运会和重庆市进行了规模化应用, 信息超材料将数字信息与电磁波射频融合, 还能够构建电磁信息论以及新体制无线通信系统, 减少传统通信系统里的数模转换等环节, 让整个链路得以简化。
那种与之相类似的思路, 同样能够被应用于雷达之上。一般而言, 传统的雷达往往会将前端的电磁波调控以及后台的信号处理相互分离开来, 然而信息超材料却能够把这两者融合到一块, 在电磁这般的空间之内直接去产生信号、处理信号并且调控波束, 进而构建起全新体制的雷达系统。与此同时, 借助时空编码超材料, 不同的频率分别去承担无线通信以及雷达感知的功能, 以此达成通感一体化。
AI×信息超材料：双向奔赴的智能未来
AI跟信息超材料, 并非单纯的那种“加法”, 而是于算法、数据、算力等众多层面展开深度融合。我们在很早的时候就着手探索借助AI来开展信息超材料的智能设计。信息超材料不但要对人工原子自身进行设计, 还得设计复杂的编码阵列, 而后者有着极为庞大的解空间, 传统方法去优化它会耗费大量时间。
近期, 我们再度构建了信息超材料生成式大模型, 借助经由预训练的基础大模型以及针对各异电磁功能的自适应适配器, 能够达成从人工原子直至复杂超材料编码序列的自动设计, 以往或许得耗费几个小时才能完成的优化迭代, 运用生成式大模型能够缩减至亚秒级, 并且具备产出此前未曾被发现的新型信息超材料的能力。
除设计外, 另一个关键问题是数据, 现有的高质量数据主要源自实验测量以及电磁仿真, 通常需要大量的人工操作, 既费时间又耗精力, 我们试着借助大模型从已有的论文的文字、图表以及图片里提取物理模型, 接着通过仿真工具造出真正能够用来科学设计的数据, 进而形成一条从论文到数据库的自动生成流程, 当前这一方法并非对所有文献都能成功复现, 成功率大概为60%。
使AI来为信息超材料提供服务, 信息超材料的硬件智能对AI的发展也能够起到促进作用。我们借助实时可编程的数字编码超材料搭建可编程AI计算硬件, 致使深度学习算法由软件算法转化成硬件平台。凭借可编程地对不同层的权重系数予以改变, 同一AI计算平台能够施行图像分类与识别, 还能够达成目标定位、雷达成像以及通信等功能, 这充分彰显了电磁空间计算机的水准。
与此同时, 我们对大语言模型与信息超材料的深度融合之道加以探寻。现今的大语言模型主要于虚拟空间以及数字空间开展工作, 比如说输入文字之后生成文字和图片。然而一旦将大语言模型同信息超材料的机器智能相结合, 当人们提出诸如 “提高办公桌附近的信号覆盖” 这般的需求时, 大语言模型能够领会语义,还能调用相应的数字编码状态第一考试网, 从而让电磁波束切实指向目标区域。如此一来便能够把语义、决策以及行动连贯起来, 达成对数字世界和电磁物理世界的同步操控。
信息超材料的发展可由AI推动, AI可供AI新的硬件与物理能力的是信息超材料。双方面的智能与人工智能融在超材料里, 这样的融合能推进科技创新, 科技创新又会带来产业创新从而共同发展, 这是我们所期望的。
这篇文章, 是东南大学毫米波国家重点实验室主任崔铁军, 这位中国科学院院士, 在2026科学智能大会上所做的主旨分享, 由光明网记者肖春芳, 以及霍宇晗（实习）进行整理。