KNOXVILLE, TN, 28 février 2025 /24-7PressRelease/ -- Cette revue offre une perspective unifiée sur la manière dont les métasurfaces intelligentes peuvent faciliter la communication sans fil de trois manières : relais de signal, émetteur de signal et processeur de signal. Nous commençons par la modélisation de base du canal sans fil et l'évolution des métasurfaces, des métasurfaces passives et actives aux métasurfaces intelligentes. Intégrées avec divers algorithmes d'apprentissage profond, les métasurfaces intelligentes s'adaptent pour s'occuper des environnements en constante évolution sans intervention humaine. Nous concluons en identifiant les problèmes clés dans les mises en œuvre pratiques des métasurfaces intelligentes.

La recherche d'un débit de données plus élevé avec des ressources spectrales limitées est un sujet de longue date qui a déclenché la croissance rapide des techniques modernes de communication sans fil. Cependant, le déploiement massif de nœuds actifs pour compenser la perte de propagation nécessite des dépenses matérielles élevées, une consommation d'énergie importante et des coûts de maintenance, ainsi que des problèmes compliqués d'interférence réseau. Les métasurfaces intelligentes, composées d'un certain nombre de méta-atoms passifs ou actifs de sous-longueur d'onde, ont récemment été découvertes comme un nouveau paradigme pour remodeler activement l'environnement de communication sans fil de manière écologique, distinct des travaux conventionnels qui s'adaptent passivement à l'environnement.

Dans une nouvelle revue publiée dans Light Science & Applications, une équipe de scientifiques, dirigée par le professeur Hongsheng Chen et le professeur Chao Qian de l'Université de Zhejiang, a fourni un aperçu des avancées récentes des métasurfaces intelligentes pour la gestion libre de l'ensemble de l'environnement de communication sans fil. Nous commençons par la modélisation des canaux et passons en revue les approches actives pour obtenir des métasurfaces accordables aux micro-ondes. Nous prêtons une attention particulière aux algorithmes d'apprentissage profond pour la prédiction en avant de la diffusion électromagnétique et la conception inverse de la distribution des métasurfaces, ce qui est clé pour atteindre une véritable intelligence. Tout au long, nous fournissons des implémentations expérimentales sur la manière de remodeler l'environnement de communication sans fil et, plus intéressant encore, soulignons comment traiter physiquement le signal. Dans la dernière partie, en adoptant la perspective de l'électromagnétisme, nous soulignons les directions futures possibles où un impact substantiel est attendu dans les années à venir et les défis imminents qui entravent les applications prêtes à l'emploi.

Références
DOI
10.1038/s41377-024-01729-2

URL de la source originale
https://doi.org/10.1038/s41377-024-01729-2

Informations sur le financement
Le travail à l'Université de Zhejiang a été parrainé par le Programme clé de recherche et développement du Ministère de la Science et de la Technologie sous les numéros de subvention 2022YFA1404704, 2022YFA1405200 et 2022YFA1404902, la Fondation nationale des sciences naturelles de Chine (NNSFC) sous les numéros de subvention 62101485 et 61975176, le Programme clé de recherche et développement de la province du Zhejiang sous le numéro de subvention 2022C01036, et le Fonds de recherche fondamentale pour les universités centrales.

À propos de Light: Science & Applications
La Light: Science & Applications publiera principalement de nouveaux résultats de recherche sur des sujets de pointe et émergents en optique et photonique, ainsi que sur des sujets traditionnels en ingénierie optique. Le journal publiera des articles originaux et des revues de haute qualité, d'un grand intérêt et à conséquences étendues.

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