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美國斯坦福大學工程師開發出一套基于人工智能（AI）的全新設計框架，可大幅加速超表面等先進光學器件的研發，讓光學設計提速千倍，11分鐘即可完成復雜的光學設計。該成果有望推動光學計算、天文學、增強現實等多個前沿領域發展。相關論文發表在最新一期《科學進展》雜志上。
超表面是一類由納米尺度結構單元構成的新型光子器件，這些結構單元大小僅為一粒沙子的幾十萬分之一。正是這些納米級結構，使超表面能夠以傳統光學元件無法實現的方式操控光線。
超表面在成像和傳感領域極具潛力。例如，將超表面集成進手機攝像頭后，它可以向用戶面部投射點陣光場，生成高分辨率全息圖像，用于身份識別。超逼真的全息圖像、用于自主機器人的新一代傳感器，以及輕薄的增強現實眼鏡，都是超表面這種新興光子器件的潛在應用方向。然而，其精細尺度的設計也給光學工程師帶來了巨大挑戰。
為此，研究團隊開發了名為MetaChat的AI框架，將高速計算模型與具備自主決策和自我反思能力的AI智能體相結合。研究團隊表示，這是一次將AI智能體與計算模型深度融合的嘗試。
MetaChat的核心是一種全新的深度學習求解器FiLM WaveY-Net，可用于快速求解描述電磁場行為的麥克斯韋方程。與傳統數值方法相比，該模型的運行速度提升超過千倍，能在毫秒級時間內完成原本需要數十分鐘的方程求解。
在此基礎上，研究人員構建了多個AI智能體，分別模擬光學設計師、材料專家等角色。這些AI智能體并非簡單遵循預設流程，而是具備一定“自主性”，可在設計過程中進行自我反思，根據已有結果調整下一步策略，并在關鍵節點向人類用戶提出問題。研究團隊通過聊天界面與系統交互，使復雜的光學設計過程變得更加直觀高效。
在測試中，MetaChat被用于解決數十個光學與光子工程問題。例如，在一次金屬透鏡設計任務中，系統僅用約11分鐘，就完成了一種可同時將藍光和紅光分別聚焦到不同位置的器件設計，其性能與當前先進方案相當。