光学领域著名期刊《自然·光子学》24日在线报道了浙江大学信息与电子工程学院教授陈红胜课题组的一项最新研究：在国际上率先实现基于深度学习的新一代智能隐身器件，可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电磁环境，在微波段实现对雷达“隐身”。

　　研究团队制成一种超薄的可重构的超表面隐身材料，由智能芯片控制，集成了训练好的深度学习模型，能够根据输入的电磁信息快速作出决策，改变“隐身衣”的电磁响应。

　　实验中，小车披上这件“隐身衣”后，无论探测雷达如何改变入射波的频率、极化和入射角，小车都能动态适应变化的探测信号，始终保持“隐身”。当电磁环境发生变化时，披着智能隐身衣的小车只需要15毫秒就能自动实时“换装”。

　　陈红胜说，与自然界存在的“隐身衣”相比，人类此前依靠变换光学隐身方法研发的“隐身衣”存在缺陷，即多数只能在单一的环境背景和既定的入射波条件下工作。如果外界环境或者入射波稍加改变，隐身效果便会大幅度降低。

　　理想的隐身衣应该像章鱼和变色龙一样，能快速自动适应变化的外界刺激和背景环境。“章鱼有色素细胞，我们有可重构的新型人工电磁材料单元;章鱼有中枢神经，我们有深度学习方法;章鱼有光敏细胞，我们可以搭建电磁波和环境探测器。”课题组成员钱超说。

　　论文审稿专家认为，这是一项激动人心的、及时而杰出的工作，它连接了变换光学、电磁超材料和人工智能等领域，为智能光子材料和器件这个新兴领域树立了很好的标杆，也将大大促进其他智能电磁器件的发展。