这项研究介绍了一种名为 MetaAI 的新型生成式框架,旨在利用人工智能驱动超构表面(Metasurfaces)的自动化设计。该模型的核心创新在于采用了一种物理感知的电流扩散机制,它不再直接预测物理结构,而是先模拟空间与频率维度下的感应电流分布。通过这种双域扩散转换,MetaAI 能够更精准地捕捉电磁响应与拓扑结构之间的物理联系。该技术成功实现了超出训练集范围(OOD)的高性能设计,并发现了一系列具有更宽带宽的非直观架构。实验结果证明,该框架在单层、多层及动态可调超构表面的逆向设计中均具有显著的优越性。此外,模型还通过引入视觉 Transformer 架构和前向代理模型,大幅提升了复杂电磁器件的开发效率。
References:
* Li E, Wang Y, Jin L, et al. Current-diffusion model for metasurface structure d...去小宇宙查看完整单集简介
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