神经网络训练无线艾里光束实时躲避障碍物，保持室内数据畅通。

超高速无线信号有一个弱点：它们无法穿透墙壁。当工程师们进入亚太赫兹频谱以满足虚拟现实和自动驾驶汽车的巨大数据需求时，即使是书架或路过的人也可能阻挡信号，导致数据丢失。

如今，普林斯顿大学的研究人员开发了一种系统，能让这些高频信号绕过障碍物弯曲传播，即使在最杂乱的环境中也能保持数据畅通。

这项突破结合了物理学和机器学习，创造出“艾里光束”（Airy beams） —— 这是一种弯曲的传输路径，能够绕过物体导航，而非被物体反射。

艾里光束于1979年首次提出，其研究主要集中在物理学领域。普林斯顿大学的研究团队更进一步：他们训练了一个神经网络，使其能够为任何环境实时选择最优光束，并在障碍物出现或移动时进行自适应调整。

该研究的负责人、普林斯顿大学电气与计算机工程助理教授亚斯曼·加塞姆普尔 (Yasaman Ghasempour) 表示：“随着世界互联程度加深、数据需求激增，对无线带宽的需求正急剧攀升。亚太赫兹频率为更高速度和更大容量打开了大门。”她补充说，这项工作是在亚太赫兹频段部署数据传输的重要一步，该频段可处理的数据量是当前无线系统的10倍。

信号实时自适应

与广泛传播的低频无线电波不同，亚太赫兹信号以高度聚焦的光束传播，这使得它们在室内环境中非常脆弱。

之前的解决方案依赖反射器让信号绕过障碍物反弹，但这在大多数现实场景中并不实用。新方法则让信号本身能够弯曲，其原理类似于棒球中的弧线球，通过精确的波束赋形来实现。

该论文的第一作者、研究生陈昊泽 (Haoze Chen) 说：“这适用于没有直接视线（line of sight）的复杂室内场景。你希望通信链路能适应这种情况。”他补充道：“大多数关于艾里光束的工作都集中在产生光束和探索其基础物理特性上。我们所做的不仅是生成光束，还要找到在特定情况下效果最佳的光束。人们已经证明了这些光束可以被创造出来，但尚未展示如何优化这些光束。”

模拟器实现虚拟训练

为了训练神经网络，研究团队开发了一个模拟器，无需物理测试即可模拟无数室内场景。

陈昊泽解释道：“对于艾里光束来说，（物理测试）是不切实际的。弯曲的方式有无限多种，取决于弯曲的程度和发生弯曲的位置。发射器不可能逐一扫描。”

合著者阿楚特塞·克卢泽 (Atsutse Kludze) 表示：“向神经网络输入大量数据效果不佳。相反，我们利用物理学原理来创建和训练神经网络。”

一旦训练完成，该系统便能以惊人的速度适应环境，即使在拥挤且不断变化的环境中也能保持强大的连接。

研究团队在模拟复杂真实室内环境的实验装置中测试了该系统。虽然实验侧重于理解和控制该技术，但结果表明实际应用指日可待。

这些应用包括超高速VR系统、完全自动驾驶汽车以及未来的室内无线网络，它们能够不间断地传输海量数据。

加塞姆普尔表示：“这项工作解决了一个长期存在的问题，该问题至今阻碍了此类高频在动态无线通信中的应用。随着技术的进一步进步，我们设想发射器将能够智能地导航于最复杂的环境，为今天看似遥不可及的应用 —— 从沉浸式虚拟现实到完全自主交通 —— 带来超高速、可靠的无线连接。”

该研究成果已发表在《自然·通讯》 期刊上。

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