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Máxima precisión para tecnología de sensores utilizando qubits y el aprender de máquina

Jul 4, 2018 9:00 AM ET

Hay límites a la precisión con puede medir cosas. Piensa en una imagen de rayos x: es probable que bastante borrosa y algo solamente un médico experto puede interpretar correctamente. El contraste entre los diferentes tejidos es bastante pobre pero podría mejorarse por tiempos, mayor intensidad de exposición más largo, o tomando varias imágenes y les superposición de. Pero hay limitaciones importantes: los seres humanos con seguridad pueden estar expuestos a sólo tanta radiación, y la proyección de imagen requiere tiempo y recursos.

Una regla bien establecida es el límite supuesto quantum estándar: la precisión de la medición escala inversamente con la raíz cuadrada de los recursos disponibles. En otras palabras, más recursos, tiempo, potencia de radiación, número de imágenes, etc., tirar de, más precisa será la medición. Esto, sin embargo, sólo te llevará hasta el momento: precisión extrema también significa utilizar excesivos recursos.

Un equipo de investigadores de la Universidad de Aalto, ETH Zurich y MIPT e Instituto del Landau en Moscú han empujado la envolvente y subió con una manera de medir campos magnéticos mediante un sistema cuántico–con precisión más allá del límite cuántico estándar.

La detección de campos magnéticos es importante en una variedad de campos, de prospección geológica para imágenes de actividad cerebral. Los investigadores creen que su trabajo es un primer paso de métodos de quantum-realzado para la tecnología de sensor.

“Queríamos diseñar una muy eficiente pero la técnica de medición como mínimo invasor. Imaginar, por ejemplo, muestras muy sensibles: tenemos que puede utilizar tanto como intensidades bajas como sea posible para observar las muestras o empujar el tiempo de medición al mínimo,’ explica Sorin Paraoanu, líder del grupo de investigación Kvantti en la Universidad de Aalto.

Su trabajo, publicado en la revista npj información cuánticamuestra cómo mejorar la precisión de las mediciones de campo magnético mediante la explotación de la coherencia de un átomo artificial superconductor, un qubit. Es un pequeño dispositivo de tiras superpuestas de aluminio evaporado en un chip de silicio–una tecnología similar a la utilizada para fabricar los procesadores de los teléfonos móviles y computadoras.

Cuando el dispositivo se enfría a una temperatura muy baja, magia: la corriente eléctrica fluye en él sin ninguna resistencia y comienza a mostrar propiedades mecánico cuánticas similares a las de los átomos reales. Cuando es irradiado con un pulso de microondas–no a diferencia de los hornos de microondas domésticos–cambia el estado del átomo artificial. Resulta que este cambio depende del campo magnético externo aplicado: medir el átomo y se calcular el campo magnético.

Pero para superar el límite cuántico estándar, sin embargo otro truco tuvo que ser realizada usando una técnica similar a una rama aplicado extensamente de la máquina de aprendizaje, reconocimiento de patrones.

‘ Usamos una técnica adaptativa: en primer lugar, realizamos una medición, y luego, dependiendo del resultado, dejamos que nuestro algoritmo de reconocimiento de patrón decidir cómo cambiar un parámetro de control en el siguiente paso para alcanzar la estimación más rápida del campo magnético,’ explica Andrey Lebedev, autor de ETH Zurich, ahora en MIPT en Moscú.

‘ Este es un buen ejemplo de la tecnología cuántica en el trabajo: mediante la combinación de un fenómeno cuántico con una técnica de medición basada en aprendizaje automático supervisado, podemos mejorar la sensibilidad de los detectores de campo magnético a un reino que rompe claramente la cuántica estándar de límite,’ dice Lebedev.

Los investigadores de Aalto reconocen el proyecto QMETRO del centro Quantum ingeniería y la Academia de Finlandia centro de excelencia en tecnologías cuánticas. La investigación hizo uso de la infraestructura de investigación nacional de OtaNano.

See Campaign: https://www.sciencedaily.com/releases/2018/07/180703110012.htm
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Aalto University

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