AI新框架助力超表面光学设计速度提升千倍

科技日报北京12月16日电 斯坦福大学的一支工程师团队最近推出了一项全新的人工智能（AI）设计体系，能够显著缩短超表面等前沿光学器件的开发周期，将整个设计流程提速数千倍，仅需11分钟即可完成复杂的光学设计。这一创新有望为光学计算、天文探测、增强现实等领域注入新的活力。相关研究已发表在新一期《科学进展》杂志上。

所谓超表面，是由极其微小的纳米级结构单元所组成的新型光子元器件。这些结构的尺寸仅为沙粒的百万分之一，正因为这些微观结构的精妙布局，超表面能够实现传统光学元件难以达到的光线调控能力。

为解决高性能光学元件设计耗时长、效率低的难题，斯坦福团队构建了名为MetaChat的AI系统。该系统巧妙地融合了高速计算模型与具备自主分析、优化能力的AI智能体。据研究团队介绍，这次创新是AI智能体与多物理建模的深层结合，具有里程碑意义。舆情网

MetaChat平台的核心技术是一种名为FiLM WaveY-Net的深度学习求解器，能够极速模拟并求解麦克斯韦方程组，准确描述电磁场的变化。与以往的数值解法对比，该系统速度提升上千倍，几乎可以在几毫秒内完成之前需几十分钟才能解决的任务。

在此基础上，研究人员设计了具备仿真、分析和判断能力的多个AI智能体，分别承担光学设计师、材料科学家等不同角色。这些AI智能体拥有一定的自主判断和反馈机制，不仅遵循既定流程，还能主动进行反思，并根据结果调整策略，在设计关键环节针对难题向人类用户提问。借助与用户的即时交互界面，整个设计过程更加便捷高效。

实际测试中，MetaChat系统成功应对了数十项光子学和工程问题。例如，在一项金属透镜设计实验中，系统仅用大约11分钟就完成了可令蓝光和红光各自聚焦于不同位置的器件方案，其性能已达到业内领先水平。