随着太赫兹(THz)电磁波在6G通信中的应用不断发展，对于高灵敏度纳米谐振器的需求日益迫切。蔚山科学技术研究所(UNIST)的研究人员与田纳西大学和橡树岭国家实验室合作，通过人工智能(AI)优化了专门用于6G通信的太赫兹纳米谐振器。相关研究成果已发表于Nano Letters。
由UNIST Hyong-Ryeol Park教授领导的研究小组开发了一种能够将太赫兹电磁波放大>30000倍的技术。 采用快速逆向设计方法结合基于物理模型的人工智能开发的新型纳米谐振器可以催化6G通信频率的商业化
太赫兹纳米谐振器的多功能应用
研究人员表示，这一优化的纳米谐振器不仅可用于6G通信，还可在超精密探测器、超小分子探测传感器和辐射热测量计等领域发挥作用。
模型分析方法的创新
该团队采用了模型分析方法，显著降低了优化太赫兹纳米谐振器所需的计算资源，并提供了太赫兹纳米器件基于数值模拟的逆向设计的实用替代方案。这一过程使得能够在个人计算机上高效设计太赫兹纳米谐振器，而以前即使使用超级计算机，这一过程也非常耗时。
AI优化
在研究中，研究人员使用中级PC在39小时内进行了20万次迭代，确定了最佳结构，并在0.2 THz下实现了32,000倍的实验电场增强。这意味着太赫兹纳米谐振器产生的电场超过一般电磁波30,000倍以上，效率提高了300%以上，相较于之前报道的太赫兹纳米谐振器有了巨大的改进。
挑战与突破
基于人工智能的逆向设计技术一般用于可见光和红外区域的光学器件结构，而在6G通信频率范围(0.075至0.3 THz)中使用基于人工智能的逆向设计具有挑战性。通过使用纳米间隙环路阵列进行研究，研究人员克服了这一挑战，该阵列是一种谐振器，具有检测太赫兹电磁波的潜力。
结合人工智能和物理信息机器学习
为了提高纳米间隙环阵列的效率，研究人员将纳米谐振器与基于物理信息机器学习的快速逆向设计方法相结合。这种方法使用了双重深度Q学习和太赫兹纳米间隙环阵列的分析模型，成功提高了纳米谐振器的效率。
研究的前瞻性
该研究的领导者强调了理解物理现象的重要性，即便在利用人工智能技术进行优化的过程中。研究人员表示，这项方法不仅限于特定的纳米结构，还可以扩展到使用不同波长或结构的物理理论模型的各种研究。
