Метаповерхности, обучающиеся как нейросети: новый подход к 6G

В статье представлен принципиально новый подход к созданию интеллектуальных метаповерхностей, использующий аналогию между их структурой и искусственными нейронными сетями для эффективной обработки сигналов в будущих системах связи.


![Гибридные ответвители и фазовращатели формируют дискретное преобразование Фурье [latex]N \times N[/latex] для входного сигнала, где [latex]N = 2^L[/latex], при этом перестановка осуществляется посредством матриц [latex]\mathbf{P}_{\ell}[/latex], задаваемых уравнениями (46)-(47), а фазовые сдвиги [latex]\beta_{\ell,c}[/latex], для [latex]c = 1, \ldots, N/2[/latex], определяются как [latex]\beta_{\ell,c} = \pi/2 - 2\pi((c-1) \mod 2^{\ell-1})/2^{\ell}[/latex].](https://arxiv.org/html/2603.24604v1/x8.png)
![В многослойной системе сверхпроводник/нормальный металл, где слои сверхпроводника (SS) и нормального металла (NN) имеют конечные толщины [latex]L_S[/latex] и [latex]L_N[/latex] соответственно, квантовое ограничение в сочетании с эффектом сверхпроводящей близости обеспечивает перенос сверхпроводящих корреляций через интерфейс, обусловленный межслоевым взаимодействием.](https://arxiv.org/html/2603.25648v1/Graph0bl.jpg)
