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

創(chuàng)新的歷史充滿了人類向自然尋求靈感和應對復雜技術挑戰(zhàn)的答案。仿生學導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。 

仿生學的幾個例子。圖片由Mibelle Biochemistry 提供

上周，代爾夫特理工大學的研究人員延續(xù)了這一仿生學傳統(tǒng)，這次從蜘蛛網中汲取靈感，開發(fā)出可在室溫下運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果。

量子傳感的挑戰(zhàn) 

今天，人們對量子世界的興趣與日俱增。在天體物理學研究和量子計算機之間，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)：實現(xiàn)精度和分辨率是困難的。

對低溫量子計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時，這些信號的幅度非常小。事實上，信號非常小，以至于環(huán)境噪聲的影響對信號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，因為區(qū)分我們想要的信號和噪聲變得很復雜。 

克服這一點的一種方法是，將量子硬件盡可能保持在絕對零 (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，但也會使量子硬件變得極其昂貴和受限。 

蜘蛛網激發(fā)量子傳感創(chuàng)新

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

蜘蛛網的一個關鍵特征是它們本質上是非常好的振動探測器，使蜘蛛能夠測量其網內獵物的振動，而不受外界振動（如風）的影響。 

當將此與量子傳感問題類似地看待時，事實證明蜘蛛網可能成為一個非凡的解決方案。對研究人員來說不幸的是，他們不是蜘蛛網復雜性和內部機制的專家。

傳感器提出的蜘蛛網幾何形狀。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)化的機器學習 (ML) 技術。 

從本質上講，研究人員為他們的 ML 算法提供了 150 個蜘蛛網設計，并告訴它返回最能通過緊湊設計誘導軟夾緊的設計，并在給定諧振器尺寸的低頻范圍內實現(xiàn)高質量因子。 

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

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

未來的工作

研究人員認為，他們的新型機械諧振器可能會對許多依賴量子傳感的領域產生重大影響。 

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

特色圖片由 Frank Auperlé 和 TU Delft 提供