超材料是一种人造材料，其设计具有天然材料所不具备的特性，它们最为人所知的是隐藏在科幻小说或游戏中的隐形斗篷材料。通过精确设计小于光波长的人造原子，并通过控制光的偏振和自旋，研究人员获得了自然界中没有的新光学特性。但是，当前的过程需要很多试验和错误才能找到合适的材料。这些努力耗时且效率低下; 人工智能（AI）可以为这个问题提供解决方案。

POSTECH机械工程系和化学工程系的Junsuk Rho，Sunae So和Jungho Mun教授的研究小组开发了一种具有更高自由度的设计，使研究人员可以通过深度任意选择材料和任意设计光子结构学习。他们的研究成果发表在几个期刊上，包括应用材料与接口，纳米光子学，微系统与纳米工程，光学快报和科学报告。

AI可以用大量数据进行训练，它可以学习各种超材料的设计以及光子结构与光学性质之间的相关性。使用该训练过程，它可以提供使光子结构具有所需光学性质的设计方法。经过培训，它可以迅速有效地提供所需的设计。这已经在美国的各个机构进行了研究，如麻省理工学院，斯坦福大学和佐治亚理工学院。然而，先前的研究需要事先输入材料和结构参数，然后调整光子结构。

可以同时设计结构参数和材料的人工神经网络的原理图。当输入所需的光学性质（电/磁偶极子光谱）时，提供三层核 - 壳纳米颗粒的每种厚度和材料类型作为输出。

Rho教授及其团队教授人工智能系统来设计任意光子结构，并通过对材料类型进行分类并将其作为设计因素进行分类，从而为设计提供了额外的自由度，从而可以为相关的光学特性设计合适的材料。通过该设计方法获得的超材料分析表明它们具有由人工神经网络预测的相同光学性质。

研究小组发表了关于超材料和光学理论设计的各种研究成果，使用了编程语言Python。他们的设计方法在很多方面具有革命性。首先，它显着减少了设计光子结构所需的时间。它允许各种新的超材料设计，因为科学家不再局限于进行经验设计以获得结果。

由此产生的超材料可用于显示，安全和军事技术。在这方面，人工智能在设计方法中的引入有望为超材料的技术发展做出重要贡献。

首席研究员Junsuk Rho教授说：“我们的研究成功地为设计带来了更高的自由度，但新系统仍然要求用户在开始时输入某些问题设置。它有时会产生难以置信的设计，因此无法实现因此，我希望通过使用人工智能开发一种完整的超材料设计方法，使我们的研究结果更进一步。此外，我想通过培训人工智能和对构建的设计的评论来制作创新和实用的超材料。考虑最终产品。“