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受蜘蛛網(wǎng)啟發(fā):新傳感器旨在解決量子傳感器挑戰(zhàn)
來源:賽斯維傳感器網(wǎng) 發(fā)表于 2021/12/16

自然世界總是可以成為新技術(shù)的靈感來源。一種受代爾夫特理工大學(xué)蜘蛛網(wǎng)啟發(fā)的新型傳感器可能對(duì)重力研究、量子互聯(lián)網(wǎng)等產(chǎn)生重大影響。


創(chuàng)新的歷史充滿了人類向自然尋求靈感和應(yīng)對(duì)復(fù)雜技術(shù)挑戰(zhàn)的答案。仿生學(xué)導(dǎo)致了我們文明的許多最偉大的創(chuàng)新,例如萊特兄弟研究鳥類以尋找制造飛機(jī)的靈感,或者日本工程師模仿翠鳥來制造子彈頭列車。 

仿生學(xué)的幾個(gè)例子。圖片由Mibelle Biochemistry 提供

 

上周,代爾夫特理工大學(xué)的研究人員延續(xù)了這一仿生學(xué)傳統(tǒng),這次從蜘蛛網(wǎng)中汲取靈感,開發(fā)出可在室溫下運(yùn)行的新型量子傳感器。 


在本文中,我們將研究所呈現(xiàn)的研究以及新傳感器的令人印象深刻的結(jié)果。


量子傳感的挑戰(zhàn) 

今天,人們對(duì)量子世界的興趣與日俱增。在天體物理學(xué)研究和量子計(jì)算機(jī)之間,世界各地的工程師發(fā)現(xiàn)自己需要能夠在量子水平上工作的高精度傳感器。 


然而,量子水平的傳感帶來了重大挑戰(zhàn):實(shí)現(xiàn)精度和分辨率是困難的。

對(duì)低溫量子計(jì)算的需求極大地限制了量子硬件。圖片由微軟提供

 

在量子水平上測量信號(hào)時(shí),這些信號(hào)的幅度非常小。事實(shí)上,信號(hào)非常小,以至于環(huán)境噪聲的影響對(duì)信號(hào)的整體幅度有顯著影響。這種影響從根本上限制了創(chuàng)建可靠量子傳感器的能力,因?yàn)閰^(qū)分我們想要的信號(hào)和噪聲變得很復(fù)雜。 


克服這一點(diǎn)的一種方法是,將量子硬件盡可能保持在絕對(duì)零 (0K) 附近。將硬件保持在這些無能量環(huán)境中可以消除外部噪聲的影響,但也會(huì)使量子硬件變得極其昂貴和受限。 


蜘蛛網(wǎng)激發(fā)量子傳感創(chuàng)新

為了解決這個(gè)問題,代爾夫特理工大學(xué)的研究人員從一個(gè)不太可能的來源中找到了靈感:蜘蛛網(wǎng)。 


蜘蛛網(wǎng)的一個(gè)關(guān)鍵特征是它們本質(zhì)上是非常好的振動(dòng)探測器,使蜘蛛能夠測量其網(wǎng)內(nèi)獵物的振動(dòng),而不受外界振動(dòng)(如風(fēng))的影響。 


當(dāng)將此與量子傳感問題類似地看待時(shí),事實(shí)證明蜘蛛網(wǎng)可能成為一個(gè)非凡的解決方案。對(duì)研究人員來說不幸的是,他們不是蜘蛛網(wǎng)復(fù)雜性和內(nèi)部機(jī)制的專家。

 

傳感器提出的蜘蛛網(wǎng)幾何形狀。圖片由Shin 等人提供

 

正如研究人員在他們的論文中所解釋的那樣,他們使用貝葉斯優(yōu)化解決了這個(gè)問題,貝葉斯優(yōu)化是一種用于黑盒函數(shù)全局優(yōu)化的機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 技術(shù)。 


從本質(zhì)上講,研究人員為他們的 ML 算法提供了 150 個(gè)蜘蛛網(wǎng)設(shè)計(jì),并告訴它返回最能通過緊湊設(shè)計(jì)誘導(dǎo)軟夾緊的設(shè)計(jì),并在給定諧振器尺寸的低頻范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量因子。 


最終的解決方案出乎意料地簡單,由一個(gè)簡單模式的六個(gè)字符串組成。然后研究人員采用這種模式并使用氮化硅納米結(jié)構(gòu)在微芯片上實(shí)現(xiàn)它。 


在測試他們的新傳感器時(shí),結(jié)果令人難以置信,在室溫下顯示出極高的品質(zhì)因數(shù)和破紀(jì)錄的隔離振動(dòng)。最重要的是,他們的新解決方案得益于新穎的振動(dòng)模式,而不是更具挑戰(zhàn)性的新制造技術(shù)。 


未來的工作

研究人員認(rèn)為,他們的新型機(jī)械諧振器可能會(huì)對(duì)許多依賴量子傳感的領(lǐng)域產(chǎn)生重大影響。 


通過啟用在室溫下工作的高品質(zhì)因數(shù)、高隔離度傳感器,他們希望使天體物理學(xué)研究和量子互聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域受益。


特色圖片由 Frank Auperlé 和 TU Delft 提供



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