Ученые раскрывают технику генетического алгоритма для сделать объекты и их наполнители невидимыми
- Новая техника использует генетические алгоритмы для минимизации электромагнитного рассеяния объекта путем введения наполнителя внутрь него.
- Она делает невидимыми и объект, и наполнитель.
Благодаря недавним достижениям в материаловедении, ученые проявляют больше интереса к области невидимости. Хотя существует несколько разных областей, где термин невидимость появляется, такие как квантовая механика, термодинамика и акустика, это исследование фокусируется на электромагнитной невидимости в оптическом диапазоне.
Изучение невидимости стало проблемой современной науки в 1967 году, когда русский физик Виктор Веселаго опубликовал теоретический анализ материала с отрицательной диэлектрической проницаемостью и магнитной проницаемостью. С тех пор материаловедение пережило быстрый прогресс.
В этой работе исследователи использовали метод, основанный на маскировке наполнителем, для демонстрации электромагнитной невидимости объектов. Они не добавляли никаких внешних слоев, вместо этого достигли невидимости из интерьера тела объекта. Техника приносит несколько преимуществ и открывает новые применения в биоинженерии и оптических системах.
Это не как мантия невидимости Гарри Поттера
Сечение рассеяния (SCS) — известная концепция для измерения видимости объекта. Это отношение между общей инцидентной мощностью и общей рассеянной мощностью. Большинство предложенных методов (сделать объект невидимым) полагаются на уменьшение SCS близко к нулю.
Это означает, что объект не сможет отражать никакой свет обратно наблюдателю, ни рассеивать свет в любом направлении. И поскольку он не может поглощать никакой мощности, он также не будет формировать тень.
Ссылка: Nature | doi:10.1038/s41598-018-32070-5 | Университет Экстремадуры
Идея — достичь невидимости через наполняющее вещество(а) вместо добавления внешнего слоя. Это не похоже на мантию невидимости Гарри Поттера. Вместо этого техника вдохновлена научно-фантастическим романом Г. Уэллса «Человек-невидимка», в котором ученый Гриффин вводит себе необычное вещество и становится невидимым.
Источник изображения: Ambiaso/Fotocommunity
Исследователи приняли плазмонную технику маскировки, делающую невидимыми и объект, и наполнитель. Это сильно отличается от других методов, потому что вы заставляете объекты взаимодействовать с окружением без помех внешних слоев.
Более конкретно, предложенный метод основан на использовании генетических алгоритмов для уменьшения электромагнитного рассеяния объекта путем введения наполнителя внутрь него.
Ограничения и применения
Использование внутренней маскировки вместо внешней — то, что отличает этот метод от других. Однако он имеет серьезный недостаток: вы не можете достичь того же уровня невидимости, что и с внешними маскировками.
Он действителен для трехмерных структур, но только для изотропных объектов. Также вы не можете использовать его на больших объектах, и полосы пропускания все еще очень малы. Однако авторы верят, что есть большой потенциал для дальнейших улучшений.
Читать: Практический 3D-дисплей, сгенерированный голографией и технологией светового поля
Идея использования наполнителей для невидимости открывает множество применений, от использования в биоинженерии и коммуникациях до использования нетвердых материалов. Одним из самых распространенных примеров является использование в невидимых микроскопических зондах, которые не беспокоят измеряемый прибор: можно предотвратить изменение показаний, используя наполнители для достижения невидимости.
Промышленные технологии
- Динамическое развязывание: прорыв для повышения производительности квантовых компьютеров
- ИИ раскрывает невидимые объекты в полной темноте с помощью глубоких нейронных сетей
- Роботы учатся узнавать 90+ объектов на ощупь: мультимодальный ИИ Berkeley
- Прорыв в голографии: электроны визуализируют наномасштабные объекты за пределами световых пределов
- GLTR: надежный статистический инструмент для идентификации ИИ-сгенерированного текста
- Прорыв в химии OLED повышает яркость, контраст и долговечность экранов
- Революционное ДНК-хранилище превращает повседневные предметы в долговечные архивы данных
- Ускорение точности данных IoT: новая модель быстро заменяет устаревшую информацию
- Исследование Мичигана: роботы осваивают связи между бытовыми предметами для умной навигации в доме
- Измерение точности динамического трекинга объектов в системах моشن-капчера