微电子学院汪胜祥教授团队基于机器学习研发超低损耗介质基板材料与超表面拓扑滤波器

近日，微电子学院汪胜祥教授团队杜康副教授在陶瓷领域国际顶级期刊《Journal of Advanced Ceramics》上发表了题为“Machine-learning-guided discovery of Ca₃SnSi₂O₉-based ceramics with ultra-high Q×f values for topological metasurface filters”的研究成果(https://doi.org/10.26599/JAC.2026.9221285)，团队在高性能微波介质材料与高频拓扑器件研究领域取得重要进展。武汉纺织大学杜康副教授为第一作者兼通讯作者、魏国超博士和汪胜祥教授为论文的共同通讯作者。

当前，毫米波通信、万物互联及新一代卫星通信技术快速发展，高频滤波器、介质谐振器、超表面天线等核心器件对基础材料提出低介电常数、超低损耗、宽温稳定的严苛要求。传统微波介质陶瓷研发高度依赖 “试错法”，存在实验量大、周期长、成本高、构效关系不明确等短板，且将高性能介电材料与拓扑超表面器件相结合的全链条研究仍处于起步阶段。面向国家新一代信息通信技术发展需求，团队创新性将可解释机器学习引入陶瓷材料理性设计，构建小样本高精度性能预测模型，借助SHAP与部分依赖分析破解模型 “黑箱” 问题，精准锁定影响介电性能的关键结构因素。在此指导下，团队在枪晶石型Ca₃SnSi₂O₉基材料中实现了优异的介电性能：ε_r = 8.88, Q×f = 120413 GHz, τ_f = ‒25.8 ppm/^oC，创下枪晶石型硅酸盐材料体系性能与热稳定性协同优化的新纪录，并基于该材料实现X波段可调谐拓扑超表面滤波器的研制。

依托上述自研材料作为介质基板，结合双层被银工艺，团队进一步完成X波段可调谐拓扑超表面滤波器的设计、制备与测试。该器件利用对称性破缺诱导拓扑相变，在界面处产生局域拓扑界面态，具备传输效率高、品质因子可调、工作频率可定制化等突出优势，可满足毫米波通信、射频系统、卫星终端等场景对低损耗、高稳定滤波器件的迫切需求，实现了从关键材料到功能器件的直接转化。