浙江大學團隊研制基於深度學習的“隱身衣”

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。

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。