Uma equipe de pesquisadores da TU Delft conseguiu projetar um dos sensores de microchip mais precisos do mundo. O dispositivo pode funcionar em temperatura ambiente – um ‘Santo Graal’ para tecnologias quânticas e sensores. Combinando nanotecnologia e aprendizado de máquina inspirado nas teias de aranha da natureza, eles foram capazes de fazer um sensor nanomecânico vibrar em isolamento extremo do ruído diário. Essa descoberta, publicada na edição de Advanced Materials Rising Stars, tem implicações para o estudo da gravidade e da matéria escura, bem como para os campos da internet quântica, navegação e sensoriamento.
Um dos maiores desafios para estudar objetos vibrantes na menor escala, como aqueles usados em sensores ou hardware quântico, é como evitar que o ruído térmico ambiente interaja com seus estados frágeis. Hardware quântico, por exemplo, é normalmente mantido em temperaturas próximas do zero absoluto (-273,15 ° C), e os refrigeradores custam meio milhão de euros cada. Os pesquisadores da TU Delft criaram um sensor de microchip em forma de teia que ressoa extremamente bem isolado do ruído da temperatura ambiente. Entre outras aplicações, sua descoberta tornará a construção de dispositivos quânticos muito mais acessível.
Pegando carona na evolução
Richard Norte e Miguel Bessa, que lideraram a pesquisa, buscavam novas formas de combinar nanotecnologia e Machine Learning. Mas como eles tiveram a ideia de usar teias de aranha como modelo? Richard Norte: “Já faço este trabalho há uma década quando durante o bloqueio, notei muitas teias de aranha no meu terraço. Percebi que as teias de aranha são detectores de vibração realmente bons, pois querem medir as vibrações dentro da teia para encontrar sua presa, mas não fora dela, como o vento através de uma árvore. Então, por que não pegar carona em milhões de anos de evolução e usar uma teia de aranha como modelo inicial para um dispositivo ultrassensível?”
Como a equipe não sabia nada sobre as complexidades das teias de aranha, eles deixaram o Machine Learning guiar o processo de descoberta. Miguel Bessa: “Sabíamos que os experimentos e simulações eram caros e demorados, por isso com o meu grupo decidimos usar um algoritmo chamado otimização Bayesiana, para encontrar um bom design com poucas tentativas.” Dongil Shin, co-autor deste trabalho, implementou o modelo de computador e aplicou o algoritmo de Machine Learning para encontrar o novo design do dispositivo.
Sensor de microchip baseado em teias de aranha
Para a surpresa do pesquisador, o algoritmo propôs uma teia de aranha relativamente simples a partir de 150 designs de teia de aranha diferentes, que consiste em apenas seis cordas colocadas juntas de uma maneira enganosamente simples. Bessa: “As simulações de computador de Dongil mostraram que este dispositivo poderia funcionar em temperatura ambiente, na qual os átomos vibram muito, mas ainda têm uma quantidade incrivelmente baixa de energia vazando do ambiente – um fator de qualidade superior em outras palavras. Com Machine Learning e otimização, conseguimos adaptar o conceito de teia de aranha de Richard para esse fator de qualidade muito melhor. ”
Com base neste novo design, a co-autora Andrea Cupertino construiu um sensor de microchip com uma película de material cerâmico ultrafino e nanométrico denominado nitreto de silício. A equipe testou o modelo vibrando com força a ‘teia’ do microchip e medindo o tempo que levou para as vibrações pararem. O resultado foi espetacular: uma vibração isolada recorde em temperatura ambiente. Norte: “Não encontramos quase nenhuma perda de energia fora de nossa teia de microchip: as vibrações se movem em um círculo no lado de dentro e não tocam o lado de fora. Isso é algo como dar a alguém um único empurrão em um balanço e fazê-los girar por quase um século sem parar. ”
Implicações para ciências fundamentais e aplicadas
Com seu sensor baseado em teia de aranha, os pesquisadores mostram como essa estratégia interdisciplinar abre um caminho para novos avanços na ciência, combinando designs bioinspirados, Machine Learning e nanotecnologia. Este novo paradigma tem implicações interessantes para internet quântica, sensoriamento, tecnologias de microchip e física fundamental – explorando forças ultrapequenas, por exemplo, como gravidade ou matéria escura que são notoriamente difíceis de medir. Segundo os investigadores, a descoberta não teria sido possível sem a bolsa de coesão da universidade, que deu origem a esta colaboração entre nanotecnologia e aprendizagem automática.
Publicado em 27/11/2021 14h40
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