背景提升之加州理工科研項目

Category: STEM國際競賽 Date: 2020年3月25日下午6:49

加州理工學院，簡稱“加州理工”，是世界頂尖私立研究型大學、公認的最為典型的精英學府之一。加州理工在全球科技界久負盛名，其優勢學科包括基礎理科中的物理學、化學、天文學和空間科學等，還協助美國航空航天局（NASA）負責管理著名的噴氣推進實驗室。今天小編要為大家介紹兩個加州理工的科研項目。

加州理工學院探究項目：用于相位調制的金屬-介質混合超構表面

課題簡介

超構材料（Metamaterial）指的是一類具有特殊性質的人造材料，這些材料是自然界沒有的。超構材料是一個跨學科的課題，囊括電子工程，凝聚態物理，微波，光電子學、經典光學、材料科學、半導體科學以及納米科技等等。超構材料擁有一些特別的性質，比如讓光、電磁波改變它們的通常性質，而這樣的效果是傳統材料無法實現的。

超構材料的成分上沒有什么特別之處，它們的奇特性質源于其精密的幾何結構以及尺寸大小。其中的微結構，大小尺度小于它作用的波長，因此得以對波施加影響。超構材料的奇異性質使它具有廣泛的應用前景，從高接收率天線，到雷達反射罩甚至是地震預警。

該項目中，我們將學習超構表面的工作原理，運用布洛赫原理將模型簡化并計算一種用于相位調制的金屬-介質混合超構表面，深入理解幅度和相位調制等電磁特性。

科研方法

計算機仿真模擬

計算機仿真模擬是一種運用計算機軟件建立抽象模型、模擬真實條件并進行分析的技術。與傳統的實驗相比，計算機模擬技術通過數學建模，解放了普通實驗對于器材的苛刻要求，具有可多次進行、反復試錯的優點。同時，由于計算機模擬技術黑箱化了復雜的理論推導與數據計算，能夠以直觀的方式呈現研究的成果，對于初次涉獵科學研究的高中生而言，也更為簡單易學、容易上手。

例如：在設計外太空的衛星軌道時，受制于客觀條件，科研工作者無法在地球上重現外太空的環境，因此，只能借助計算機強大的運算能力，對外太空的情況和衛星的軌道進行模擬、反復實驗，并基于模擬實驗的結果，完成科學的軌道設計。

授課導師

加州理工學院博士

多次以第一作者身份在optics express等重要期刊上發表學術論文

研究方向：電子工程、光學

課題要求

本課題適合： 9-12 年級學生，有較強的邏輯思維和抽象思維能力

英文：

具備基本的學術英語閱讀能力；

接觸過英文寫作，有論文寫作經驗者更佳；

數學：

統計基礎；

微積分和線性代數基礎；

計算機：

Python 基礎（基礎數據結構、條件、循環、方法）；

Numpy, Pandas, Seaborn, Scikit-Learn （了解這些工具的用途、如何利用技術文檔即可，具體使用可以在課程中逐漸掌握）

加州理工學院科研課題：大型禮堂中的聲學效應

課題簡介

建筑聲學主要研究如何在室內獲得良好的聲學效果（音質）,如何在建筑環境中避免噪音的干擾和危害（環境噪聲控制）以及如何提高聲學效果、控制噪聲過程中所需要考慮的各種建筑材料、構造、空間特性。中國建成著名的北京天壇皇穹宇，正殿和配殿都被一堵圓形回音壁環繞，墻高3.72米，直徑61.5米，周長193.2米。可使微弱的聲音沿壁傳播一二百米。站立于皇穹宇第一塊石板上擊掌，可聽到回音一聲；于第二塊石板上擊掌，可聽到回音兩聲；于第三塊石板上擊掌，可聽到回音三聲。

建筑聲學是研究建筑環境中聲音的傳播，聲音的評價和控制的學科，是建筑物理的組成部分。建筑聲學作為建筑技術學科的一個分支，一方面要研究在室內如何保證一個很好的聲響效果，另一方面要求降低和控制噪音，在當下越來越收到人們的重視。

本課題將通過計算機模擬來研究大型禮堂中的聲學效應，將聲學的研究置入到一個實體建筑中，用激勵響應和快速傅里葉變化的方法評價禮堂結構對聲場的影響。

科研方法

AI+X數據驅動型科研

AI＋X數據驅動型科研是指使用人工智能（AI）算法，收集、處理、分析具體學科（X）的海量數據，并基于此進行預測，從而獲得科學發現的研究方法。與傳統的、基于實驗或邏輯推理的研究方式相比，AI＋X數據驅動型科研可以借助AI算法強大的運算能力，高效地進行大數據分析，具有投入產出比高、適用范圍廣的優點。

AI＋X數據驅動型科研已被廣泛地應用于各個領域，利用AI算法研究基因數據，從而進行早期的癌癥篩查便是其中一例。基因組與癌癥病患的數據千千萬萬，使用傳統的科研方式對其進行分析，工程量大、過程繁瑣，在客觀上難以實現。但借助AI算法這一便捷的工具，生命科學家便能夠以海量的患者的遺傳信息為基礎，建立數據庫，與過往的研究成果進行對照，快速、準確地在兩者中發現規律、建立聯系，從而使癌癥診斷的“標準化”成為可能。