打破变换光学理论限制 遗传算法助力隐身器件设计

近日，厦门大学物理科学与技术学院陈焕阳教授团队提出了运用遗传算法设计隐身器件的方案，并成功设计出可作用于微波频段和太赫兹频段的隐身器件。相关成果发表于《物理评论E》。

隐身是指物体对人眼或电磁探测不可见的现象。随着变换光学理论的不断发展，科研人员通过操纵光和物质相互作用来实现物体隐身逐渐成为可能，但要想在现实中设计出完美的隐身器件，仍存在巨大挑战。

此次研究中，科研人员将人工智能算法与传统电磁理论相结合，通过机器学习来探索光子器件的隐身性能，在最小化人为干预前提下，找到了针对多种散射体隐身器件的设计最优解。

“我们用到的设计隐身器件的遗传算法是一种受到生物进化启发的学习方法。该算法通过模拟自然进化过程搜索最优解。”陈焕阳表示。该研究将隐身器件的最小化散射截面设为优化目标，将隐形器件的几何结构、材料及工作波长这些变量定义为遗传算法中的个体染色体。优化过程从随机生成由隐身器件组成的种群开始，通过解析计算每个隐身器件对应的散射截面，运用遗传算法进行选择、交叉和变异等操作，选择最优个体参与下一代繁殖，并重复该过程直至找到全局的最优方案。

研究人员用该方法分别设计了可作用于微波频段与太赫兹频段的双层圆柱隐身器件。仿真过程显示，随机初始化的隐身器件一般散射较强。随着进化过程的进行，散射逐渐变弱最终实现了隐身。此次研究发现，六角氮化硼、射频材料等天然材料及其层状结构能实现多频甚至宽频隐身。此外，研究还首次发现双曲色散材料或双曲超材料也能实现隐身，突破了此前变换光学的认知。

此次研究的成果打破了变换光学理论对于隐身器件设计的限制，为设计多频甚至宽频隐身器件提供了较为高效而实用的方法，有望加速推动隐身器件从理论走向应用。