该项目首次提出了无源类脑超材料,将用户需求转换为超材料的空间结构,从而能够自动分析或处理散射电磁波,用于光速目标识别和幻觉。
We for the first time introduce the concept of neuro-metamaterials that are capable of translating user-oriented demands into the structure of the spatial metamaterial by optimization techniques, and thus can automatically analyze or process scattered waves. We show how this capability enables a new physical mechanism for creating dynamic optical mirages and object recognition.
陈红胜,教育部长江特聘教授、国家杰出青年基金获得者、中组部首批青年拔尖人才、全国百篇优秀博士学位论文获得者、教育部霍英东青年教师奖获得者。在Nature、Nature Photonics、Nature Physics、Nature Materials、Nature Nanotechnology、Nature Communication、Science Advances, PRL, PNAS等期刊上发表了300余篇SCI论文,引用14000余次;多项研究工作相继被中国科学院《科学发展报告》选为中国具有代表性研究成果,入选中国光学十大学术进展,多次被Nature、Science News、Scientific American、MIT Technology Review等国际知名科技杂志列为研究亮点。目前担任PIER、Journal of Optics等4份SCI期刊的执行主编、专题主编和编委等职务。
目标识别是计算机视觉和图像处理领域的常用技术,被广泛应用于检测、分类、注释和分割照片视频中某类语义对象。目前,它已经渗透到我们生活的方方面面,例如安全支付、自动驾驶、视频监控和目标跟踪。传统目标识别方法包括两个步骤:先由摄像头捕获图像序列,再用数字计算机进行图像处理,配合深度学习或其他模式识别算法。然而,随着大数据和物联网的快速发展,目标识别对快速信息收集、并行数据处理和低能耗计算的需求越来越高。
针对这一挑战,钱超研究员及其国内外合作团队提出了利用无源类脑超材料直接实现动态三维物体的识别。借助深度学习和拓扑优化算法,类脑超材料能够将用户需求转换为超材料的空间结构,从而能够自动分析或处理散射电磁波(散射神经网络)。类脑超材料具有被动(内生智能)和主动(外部驱动智能)两种形式。实验中,两只兔子在类脑超材料前自由玩耍,超材料对兔子周围的散射场进行处理分析,直接对行走、站立和蹲坐等姿势进行识别(图2)。
进一步,课题组提出了一种基于类脑超材料的动态光学幻觉,将兔子的连续站立动作转换为长颈鹿的喝水动作(图3)。相较于传统的光学幻觉,该方法可以针对动态输入和电磁参数易实现等优势。该研究成果为全光计算在现实生活中应用构建了新平台,并为一些有趣但难以实现的物理概念提供了新思路。该工作提出的类脑超材料在无线通信、幻觉隐身以及光学信息处理和显示等方面有重要应用,有望开启“光学万物互联”的新时代。
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