你有没有听说过表面等离子体？不要以为它是什么高大上的东西，其实它就是一种在金属表面上运动的电磁波，可以用来传输信息和信号。不过，这种电磁波只能在光频段才能出现，所以我们平时很难见到它。
但是，有一群科学家就不甘心于此，他们想出了一个办法，可以让表面等离子体在微波和太赫兹频段也能存在，这就是所谓的“假表面等离子体”（spoof surface plasmon polariton）。这种假表面等离子体有很多优点，比如低串扰、低辐射损耗、易于集成等，所以它可以用来开发一种新的人工神经网络技术。
最近，一篇发表在《自然电子学》杂志上的文章就介绍了一种基于假表面等离子体的可编程神经网络（SPNN），它可以检测和处理微波信号。
这种神经网络使用了一个并联耦合假表面等离子体单元，其中集成了可调节的电容器（varactor）。通过调节电容器的电压，就可以改变单元之间的权重系数，从而实现神经网络的可编程性。而神经网络的激活函数（也就是单元输入和输出之间的关系）则是通过检测输入强度和反馈阈值给放大器来实现的。
作者展示了一个由两层全连接假表面等离子体神经网络组成的系统，它包含四个输入单元和四个输出单元，可以完成一个向量分类任务。这个神经网络还可以用来创建一个无线通信系统，来解码和恢复图像。此外，作者还展示了一个部分连接假表面等离子体神经网络，它可以用来对手写数字进行高精度的分类。
这种基于假表面等离子体的可编程神经网络有很多优势，比如计算速度快、功耗低、可重构性强、直接感知电磁波等。它有望在无线通信、雷达、遥感等领域发挥重要作用。
不过，这种神经网络也有一些局限性，比如单元尺寸较大、激活函数类型较少、噪声干扰较大等。所以，科学家们还需要继续努力，才能让这种神经网络更加完善和实用。
