Clear Sky Science · ar

تصميم هوائي MIMO مُستلهم من المواد فوق الطبيعية بمش slots مربعة عند ت周ز تيراهيرتز مُحسّن بتعلم الآلة لشبكات TWPAN وأنظمة الاتصالات من الجيل التالي

· العودة إلى الفهرس

روابط أسرع للأجهزة اليومية

بث فيديو فائق الدقة لنظارتك، مزامنة البيانات فورياً بين الأجهزة القابلة للارتداء، أو ربط عشرات الأدوات على مكتبك بلا أسلاك—كلها تعتمد على هوائيات صغيرة مخفية داخل الإلكترونيات. تستعرض هذه الورقة نوعاً جديداً من الهوائيات المصغّرة المصممة للعمل عند ت周ز تيراهيرتز—أعلى بكثير من الواي‑فاي و5G الحاليين—والمستهدفة لتغذية شبكات لاسلكية قصيرة المدى من الجيل التالي بسرعات بيانات هائلة، زمن تأخير منخفض، ومعدات مدمجة.

لماذا نحتاج هوائيات صغيرة جديدة

مع دفع تكنولوجيا الاتصالات اللاسلكية نحو سرعات أعلى، يفتح الانتقال إلى نطاق التيراهيرتز «مساحات» طيفية جديدة واسعة. لكن تصاميم الهوائيات التقليدية تواجه صعوبات هناك: يجب أن تكون صغيرة للغاية وفي الوقت نفسه تُقدّم إشارات قوية ومركزة عبر نطاق ترددي واسع. يركّز المؤلفون على شبكات مستقبلية شخصية لاسلكية في نطاق التيراهيرتز، حيث تتبادل الهواتف وأجهزة الاستشعار وسماعات الرأس وأجهزة قريبة أخرى البيانات على مسافات قصيرة. لجعل مثل هذه الشبكات عملية، لا بد أن تجمع الهوائيات أداءً عالياً ضمن بصمات ميكروسكوبية، وأن تتجنب التداخل المتبادل عند استخدام عدة هوائيات معاً، وأن تظل فعّالة عبر عشرات التيراهيرتز من العرض الترددي.

Figure 1
الشكل 1.

تشكيل المعدن لضبط موجات التيراهيرتز

يقترح الفريق هوائياً «مستلهماً من المواد فوق الطبيعية»: بدلاً من رقعة معدنية بسيطة، تُنقش سطح الإشعاع بأربع فتحات مربعة، مكوِّنة نمطاً يوجّه الأمواج الكهرومغناطيسية بطرق غير اعتيادية. يوضع زوج من هذه الرقع المنقوشة جنباً إلى جنب على طبقة بلاستيكية رفيعة مرنة (بوليإيميد)، فوق مستوى أرضي معدني مقطوع جزئياً. يتسع هذا الترتيب في مساحة حوالي 110×55 ميكرومتر—أصغر بكثير من حبة رمل—ومع ذلك يتصرف كوسط مُهندس بعناية قادر على حصر وإطلاق موجات التيراهيرتز بكفاءة. تخلق الفتحات الأربع مسارات تيار متعددة، مما يتيح تراكب عدة أوضاع رنانة وإنتاج نطاق تشغيل فائق الاتساع مع توجيه الإشعاع بصورة أساسية بعيداً عن الجهاز.

هوائيان يعملان معاً لا ضد بعضهما

تستخدم الأجهزة الحديثة غالباً عدة هوائيات جنباً إلى جنب، استراتيجية تُعرف باسم MIMO، لزيادة الموثوقية ومعدل البيانات. عندما توضع هذه الهوائيات قرب بعضها بشدة، قد «تتواصل» عن غير قصد، ما يضعف الأداء. تم تحسين التصميم المقترح لتقليل هذا الاقتران غير المرغوب. تُظهر المحاكاة أن العنصرين يبقيان معزولين بقوة عبر نطاق ترددي هائل من حوالي 10 إلى 70 تيراهيرتز. بمصطلحات هندسية، الإشارة المتسربة من منفذ إلى آخر أضعف بعشرات الآلاف من المرات مقارنة بالإشارة المقصودة. وفي الوقت نفسه، يحافظ الهيكل على معامل كسب ذروية يقارب 7.6 dBi، ما يعني أنه يركّز الطاقة في اتجاهات مفيدة بدلاً من نشرها بالتساوي في كل الاتجاهات.

السماح لتعلم الآلة بضبط التفاصيل

بسبب صغر حجم الهوائي جداً، فإن تغيّرات طفيفة في الأبعاد—كمثل طول الرقعة، العرض الكلي، سماكة الركيزة، أو عرض مستوى الأرض—قد تغيّر نطاق التشغيل أو تُضعف العزل. استكشاف كل التركيبات الممكنة بالتجربة والخطأ سيكون بطيئاً جداً. بدلاً من ذلك، يدرب المؤلفون نموذج تعلم آلة بسيط (انحدار خطي) على بيانات محاكاة. يتعلم هذا النموذج كيف تؤثر التعديلات الهندسية على مقاييس الأداء الرئيسية مثل انعكاس الإشارة، الكسب، والاقتران المتبادل. ثم يوجه المصممين نحو مناطق واعدة في فضاء التصميم حيث يكون الأداء عالياً وأكثر تسامحاً مع تباينات التصنيع. بالنسبة لعدة معلمات رئيسية، تتبع توقعات النموذج نتائج المحاكاة عن كثب، مما يسمح بتحسين فعّال دون حسابات شاملة مرهقة.

Figure 2
الشكل 2.

ماذا تعد النتائج للأجهزة المستقبلية

بعد التحسين، يقدم زوج الهوائيات المربعة المشقوقة عرض نطاق فائق الاتساع يقارب 54 تيراهيرتز، كسباً قوياً، ومقاييس ممتازة لتشغيل الأنظمة متعددة الهوائيات، بما في ذلك ارتباط قناة منخفض جداً وفقدان ضئيل في سعة البيانات. ومع أن العمل قائم حالياً على محاكاة وليس على قطع مصنّعة، فإنه يبيّن أن الجمع بين أنماط تشبه المواد فوق الطبيعية والضبط المستند إلى البيانات يمكن أن يفتح تصاميم قوية جديدة عند ت周ز تيراهيرتز. للمختصين غير الفنيين، الخلاصة أن هوائيات صغيرة بحجم يتناسب مع الأجهزة القابلة للارتداء والمستشعرات الصغيرة مستقبلاً قد تقدم سرعات بيانات تشبه الألياف عبر مسافات قصيرة، مُشكّلة العمود الفقري لشبكات شخصية فائقة السرعة في المنازل والمكاتب والأجهزة الذكية.

الاستشهاد: Alsharari, M., Sharma, Y., Armghan, A. et al. Square-slotted THz metamaterial-inspired MIMO antenna design optimized with machine learning for TWPAN networks and next-generation communication systems. Sci Rep 16, 11921 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-41207-w

الكلمات المفتاحية: الاتصالات اللاسلكية تيراهيرتز, هوائي مواد فوق طبيعية, MIMO, تصميم بتعلم الآلة, شبكات المنطقة الشخصية