由代尔夫特理工大学制作
用激光探测人造蜘蛛网的艺术家印象
学分:光学实验室 来自TU Delft的一组研究人员设法设计了世界上最精确的微芯片传感器之一
该设备可以在室温下运行——这是量子技术和传感的“圣杯”
结合纳米技术和受大自然蜘蛛网启发的机器学习，他们能够使纳米机械传感器在极端隔绝日常噪音的情况下振动
这一突破发表在《高级材料·上升之星》杂志上，对引力和暗物质的研究以及量子互联网、导航和传感领域都有影响
在最小尺度上研究振动物体，如传感器或量子硬件中使用的物体，最大的挑战之一是如何防止环境热噪声与其脆弱状态相互作用
例如，量子硬件通常保持在接近绝对零度(273
温度为15摄氏度，冰箱每台售价50万欧元
来自TU Delft的研究人员创造了一种网状微芯片传感器，在隔绝室温噪音的情况下，它能产生非常好的共振
在其他应用中，他们的发现将使制造量子设备变得更加经济实惠
进化的搭便车 领导这项研究的理查德·诺特和米格尔·贝萨正在寻找将纳米技术和机器学习相结合的新方法
但是他们是如何想到用蜘蛛网作为模型的呢？理查德·诺特:“我已经做这项工作十年了，在封锁期间，我注意到我的露台上有很多蜘蛛网
我意识到蜘蛛网是非常好的振动探测器，因为它们想测量网内的振动来寻找猎物，但不是在网外，就像风吹过树一样
那么，为什么不搭上几百万年进化的便车，用蜘蛛网作为超敏感设备的初始模型呢？" 由于该团队对蜘蛛网的复杂性一无所知，他们让机器学习来指导发现过程
米格尔·贝萨:“我们知道实验和模拟既昂贵又耗时，所以和我的团队一起，我们决定使用一种叫做贝叶斯优化的算法，用很少的尝试找到一个好的设计
这项工作的第一作者Dongil Shin随后实现了计算机模型，并应用机器学习算法来寻找新的设备设计
受大自然蜘蛛网的启发，在机器学习的指导下，理查德·诺特(左)和米格尔·贝萨(右)在实验室演示了一种新型传感器
信用:弗兰克·奥佩莱 基于蜘蛛网的微芯片传感器 令研究人员惊讶的是，该算法在150种不同的蜘蛛网设计中提出了一种相对简单的蜘蛛网，这种蜘蛛网仅由六条以极其简单的方式组合在一起的线组成
贝萨:“东吉尔的计算机模拟显示，这种设备可以在室温下工作，在室温下，原子会发生很大的振动，但从环境中泄漏的能量仍然非常少——换句话说，这是一个更高的质量因素
通过机器学习和优化，我们设法使理查德的蜘蛛网概念适应这一更好的质量因素
" 基于这一新设计，第一作者安德里亚·库比蒂诺(Andrea Cupertino)制造了一种微芯片传感器，它由一种叫做氮化硅的超薄纳米厚的陶瓷材料薄膜构成
该团队通过强力振动微芯片的“网”并测量振动停止所需的时间来测试该模型
结果是惊人的:打破纪录的室温独立振动
Norte:“我们发现在我们的微芯片网之外几乎没有能量损失:振动在内部呈圆形运动，不接触外部
这有点像给某人一次挥杆的机会，让他们不停地挥杆近一个世纪
" 对基础科学和应用科学的影响 通过他们基于蜘蛛网的传感器，研究人员展示了这种跨学科策略如何通过结合生物启发设计、机器学习和纳米技术，为科学的新突破开辟道路
这种新的范式对量子互联网、传感、微芯片技术和基础物理有着有趣的影响——例如探索超小的力，比如众所周知难以测量的重力或暗物质
根据研究人员的说法，如果没有该大学的凝聚基金，这一发现是不可能的，凝聚基金促成了纳米技术和机器学习之间的合作
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