在最新的科技突破，賓法尼亞州立大學的研究團隊開發出了一種性的超表面設計方法，這種利用人工智能大語言模型，大幅度縮短了超表面的設計時間。超表面是一種可以通過其結構操控線和電磁波的材料，廣泛應用於虛擬現實、全息成像等先進光學系統中。

傳統的超表面設計需要耗費大量時間和領域知識，工程師往往需要數月甚至數年的時間來模擬和優化設計。然而，這個新的方法通過大語言模型的應用，能夠在幾秒鐘內準確預測超表面如何與光相互作用。研究團隊指出，這種技術的應用可以讓設計人員僅通過輸入簡單的指令，快速生成和優化納米級材料設計。

研究人員解釋說，超表面相較於傳統材料，提供了更多的靈活性與能力。例如，通過設計亞波長的結構單元，超表面可以在納米級別操控光的行爲，使光學系統更小型化，性能更優越。儘管如此，開發超表面一直是個複雜的過程，許多現有的方法依然需要耗時的仿真與試驗。

爲了驗證這一新方法的有效性，研究團隊將大語言模型的預測結果與計算機模擬的超表面進行了比較。結果顯示，大語言模型不僅能準確預測光與超表面的互動，還有效簡化了神經網絡的設計過程，使得研究人員能夠集中精力進行創新的超表面單元設計。

有趣的是，這種新方法特別適合於 “逆向設計”，即從期望的功能出發，實現該功能的材料與結構組合。以往的逆向設計通常需要幾周或幾個月，而現在這種時間被大大縮短。

展望未來，研究團隊計劃繼續優化這一方法，目標是將其應用於醫療、國防、能源和消費電子等多個行業，助力納米光子應用的快速發展。研究人員表示，這種技術會爲納米子器件的設計與開發設定新的行業標準更多人能夠輕鬆參與到這一前沿科技的探索中。