13:41 2020年04月08日
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據浙江大學官方微信公眾號消息,北京時間3月24日,光學領域頂尖期刊《自然·光子學》(Nature Photonics)在線報道了浙江大學信息與電子工程學院陳紅勝教授課題組在國際上率先實現基於深度學習的新一代智能隱身器件,在不依賴任何人為操控的情況下,快速地動態適應變化的背景環境,從而與背景電磁環境特徵融為一體,實現自適應隱身。

消息稱, 經過三年多的不懈努力,陳紅勝研究團隊組在充分研究隱身領域關鍵技術瓶頸的基礎上,在微波段成功實現了智能自適應隱身器件。

© 照片 : www.thepaper.cn
浙江大學團隊研制基於深度學習的「隱身衣」

研究團隊提出了新一代智能隱身系統框架;建立了一套完整的時域電磁仿真模型,通過揭示隱身的瞬態響應機制,用於驗證想法的可行性;搭建電磁環境探測器和實驗控制系統,設計智能電磁隱身材料,實驗採集數據進行深度學習訓練。

陳紅勝教授認為,智能隱身成功地融合了新型電磁材料和人工智能等領域,與傳統的適應性光學不同,智能隱身採用硬件的手段實現用於隱身調控的深度學習模型,在應用中只需單次前向計算即可做出合理的決策,大大地縮短了響應時間,這一方法對於實時性要求很高的其他應用也有很好的借鑒意義。

浙江大學信息與電子工程學院2017級博士生錢超是論文的第一作者,陳紅勝教授是論文的通訊作者,浙江大學為第一完成單位。合作者包括浙江大學鄭斌副教授、沈煉博士、李爾平教授以及麻省理工學院沈亦晨博士和靖禮博士。

關鍵詞
科技, 冠狀病毒, 浙江省
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