3月24日，光學領域頂尖期刊《自然·光子學》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的一項最新研究：在國際上率先實現基于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征融為一體，實現自適應隱身。“這是一項激動人心的、及時而杰出的工作，它連接了變換光學、電磁超材料和人工智能等領域，為智能光子材料和器件這個新興領域樹立了很好的標桿，也將大大促進其他智能電磁器件的發展。”

自然界存在兩種“隱身”策略。一種是在變色龍和章魚生物中常見的擬態隱身，使自己融于周邊環境；另一種是透明隱身，即光透過物體時不產生任何散射，例如海樽和水母。科學家近年來提出的變換光學隱身方法則區別于上述兩種策略，它利用坐標變換的方法來控制電磁波，使其繞過被隱身的區域，按照原來的方向傳播，從而使物體完全隱形。

與自然界的“隱身衣”相比，人類的“隱身衣”多數只能工作在單一的環境背景和既定的入射波條件。如果稍加改變外界環境或者入射波，隱身效果便會大幅度降低。“理想的隱身衣應該和章魚和變色龍一樣，能夠快速自動地適應于變化的外界刺激和背景環境。”陳紅勝說。

如何才能實現這一點？“章魚有色素細胞，我們有可重構的新型人工電磁材料單元；章魚有中樞神經，我們有深度學習方法；章魚有光敏細胞，我們可以搭建電磁波和環境探測器。”論文第一作者、課題組成員錢超說。

當前，深度學習已經開始滲入電磁材料領域，但是主要偏重于理論上設計優化人工電磁材料。如何在實驗上實現新型的智能電磁材料、構建新一代智能隱身系統并實現快速有效的自適應隱身，是一個極具挑戰的課題，在此之前還未見成功實驗的報道。

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。

研究團隊設計了一項小車智能隱身實驗——小車身披一層超薄的可重構的超表面隱身材料，這件“隱身衣”由智能芯片控制，集成了訓練好的深度學習模型，能夠根據輸入的電磁信息快速做出決策，改變“隱身衣”的電磁響應。

探測雷達隨機改變著入射波的頻率、極化和入射角，而小車的任務就是動態適應變化的探測信號，對雷達“隱身”。當環境發生變化，變色龍大約需要6秒時間過度到環境色；而當電磁環境發生變化時，披著智能隱身衣的小車只需要15毫秒就能自動地實時“換裝”。

陳紅勝教授表示，智能隱身成功地融合了新型電磁材料和人工智能等領域，其采用硬件手段實現用于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，這一方法對于實時性要求很高的其他應用也有很好的借鑒意義。

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