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    Progettare un drone che utilizza l'invisibilità adattiva:verso mantelli autonomi mare-terra-aria
    Il drone autonomo ammantato può essere camuffato da un altro oggetto, ad esempio un coniglio, in ambienti caleidoscopici. Credito:Chao Qian, Università di Zhejiang.

    L’idea che gli oggetti scompaiano senza soluzione di continuità, non solo in ambienti di laboratorio controllati ma anche in scenari del mondo reale, cattura da tempo l’immaginazione popolare. Questo concetto incarna il percorso della civiltà umana, dalle primitive tecniche di mimetizzazione ai sofisticati mantelli odierni basati su metamateriali.



    Recentemente, questo obiettivo è stato ulteriormente evidenziato in Scienza , come una delle "125 domande:esplorazione e scoperta". I ricercatori dell’Università di Zhejiang hanno fatto passi da gigante in questa direzione dimostrando un mantello dell’invisibilità aeroanfibio intelligente. Questo mantello può mantenere l'invisibilità in ambienti dinamici, neutralizzando gli stimoli esterni.

    Nonostante decenni di ricerca e l’emergere di numerosi prototipi di mantelli dell’invisibilità, realizzare un mantello anfibio aeronautico in grado di manipolare la diffusione elettromagnetica in tempo reale su paesaggi in continua evoluzione rimane una sfida formidabile. Gli ostacoli sono molteplici e vanno dalla necessità di metasuperfici sintonizzabili di ampiezza complessa all'assenza di algoritmi intelligenti in grado di affrontare problemi inerenti come la non unicità e input incompleti.

    Affrontando queste sfide frontalmente, un team dell’Università di Zhejiang ha svelato un drone senza pilota occultato e a guida autonoma. Come riportato in Fotonica avanzata , questo drone integra perfettamente funzionalità di percezione, processo decisionale ed esecuzione.

    La chiave sta nella modulazione spaziotemporale applicata a metasuperfici riconfigurabili, che consente la personalizzazione dei campi di diffusione nei domini dello spazio e della frequenza. Per alimentare questa innovazione, propongono una rete neurale di eliminazione delle generazioni, nota anche come apprendimento con evoluzione stocastica.

    Questa rete guida globalmente le metasuperfici spaziotemporali, cercando automaticamente soluzioni ottimali con la massima inferenza probabilistica, risolvendo così i problemi uno-a-molti inerenti al disegno inverso. In un esperimento rivoluzionario, il team ha implementato questo concetto su una piattaforma di droni senza pilota, dimostrando l'invisibilità adattiva in tre paesaggi canonici:mare, terra e aria.

    Questa fusione di metasuperfici spaziotemporali, apprendimento profondo e sistemi di controllo avanzati estende il regno dei mantelli dell’invisibilità alle piattaforme aeree. La rete neurale integrata funge da sofisticato comandante, svelando la complessa interazione tra onde e metasuperfici.

    Questa svolta annuncia un nuovo paradigma nella progettazione inversa, offrendo soluzioni a corrispondenze molti-a-molti. Al di là delle applicazioni immediate, questo lavoro funge da catalizzatore per ispirare la ricerca futura nella scoperta dei materiali e nello sviluppo di metadispositivi adattivi. Andando avanti, ulteriori progressi possono affrontare le limitazioni attuali, come i vincoli di larghezza di banda e le sfide legate alla piena polarizzazione.

    Ulteriori informazioni: Chao Qian et al, Mantello dell'invisibilità aeroanfibio autonomo con apprendimento dell'evoluzione stocastica, Fotonica avanzata (2024). DOI:10.1117/1.AP.6.1.016001

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