深層学習によって可能になった人間の介入なしの自己適応型マイクロ波クローク

自在な不可視化は何世紀にもわたって人間を魅了してきたが、メタマテリアルの出現によって、この10年で大いに注目を集めるようになっている。しかし、一般的に最先端の不可視クローク（透明マント）は、決定論的システムにおいて、あるいは外部からの補助と連動して機能することでアクティブクローキングを実現している。今回我々は、深層学習によって駆動されるインテリジェント（すなわち自己適応型）クロークのコンセプトを提案し、実施例としてメタ表面クロークを提示する。実験では、メタ表面クロークは、変化し続ける入射波と周囲環境に対して、人間の介入なしでミリ秒の応答時間を示した。今回の研究結果は、利用可能なクローキング方法を、走行するステルス車両などのさまざまなin situかつリアルタイムの応用に近づけるものである。また、今回の方法によって、マイクロ波領域やより広い電磁スペクトルにおける他のインテリジェントメタデバイスの推進に向けて道が開かれ、より一般的には、電磁設計の逆問題の自動解が可能になる。