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極度精準的感測技術:採用量子位與機器學習!

導讀

近日,芬蘭阿爾託大學、瑞士蘇黎世聯邦理工工學院、俄羅斯莫斯科物理技術學院的科研人員組成的一支科研團隊挑戰了極限,提出一種採用量子系統測量磁場的方法,精確度超過了標準量子極限。

背景

我們測量事物的精確程度是有限的。拿X光影象來說,它就很可能是模糊不清的,而且只有專家醫師才可以恰當地解讀。不同組織之間的反差很小,但是可以通過更長的曝光時間、更高的照射強度來改善,或者也可以通過拍攝幾張影象併疊加它們的方法來改善。

一個公認的經驗法則就是所謂的“標準量子極限”:測量的精確度與可用資源的平方根成反比。換句話說,你採用的資源(時間、輻射功率、影象數量等)越多,你的測量就越精確。然而,這隻能讓你的認識達到這種程度:極度的精確意味著要採用極多的資源。

創新

近日,芬蘭阿爾託大學( Aalto University)、瑞士蘇黎世聯邦理工工學院(ETH Zurich)、俄羅斯莫斯科物理技術學院(MIPT)的科研人員組成的一支科研團隊挑戰了極限,提出一種採用量子系統測量磁場的方法,精確度超過了標準量子極限。他們的論文發表於負有盛名的雜誌《 npj Quantum Information 》。

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實驗儀器配置圖

極度精準的感測技術:採用量子位與機器學習!

(圖片來源:參考資料【2】)

技術

芬蘭阿爾託大學 Kvantti 研究組的領頭人 Sorin Paraoanu 表示:“我們想要設計一種高效但又微創的測量技術。例如,對於極度敏感的樣本,我們必須要麼採用儘可能低的磁場強度來觀測這些樣本,要麼將測量時間變得最短。”

然而,這篇論文描述瞭如何利用超導人造原子(一種量子位)的相乾性來改善磁場測量的精確度。它是一個由蒸發在矽晶片上的重疊鋁帶組成的微型裝置,這個技術類似於製造行動電話和手機處理器所採用的技術。

從矽晶片上鋁帶釋放出的人造原子可用於檢測磁場

極度精準的感測技術:採用量子位與機器學習!

(圖片來源:Babi Brasileiro / 芬蘭阿爾託大學)

當裝置被冷卻至極低溫度時,不可思議的事情發生了:電流在其中的流動沒有受到任何阻擋,並開始表現出類似那些真實原子的量子力學特性。

當採用微波脈衝(與家用微波爐中的微波不同)輻照時,人造原子的狀態發生了變化。結果表明,這種變化取決於外部施加的磁場:通過測量原子,你就可以計算出磁場。

但是為了超越標準量子極限,必須採用另一個方法,也就是採用一項與機器學習一個廣泛應用的分支相似的技術:模式識別。

來自 ETH Zurich 的通訊作者,現工作於俄羅斯莫斯科 MIPT 的 Andrey Lebedev 表示:“我們採用了一種自適應技術。首先,我們展開測量,然後根據測量結果,讓我們的模式識別演算法決定如何改變下一步採用的控制參數,從而實現最快速的磁場測量。”

磁場感測:限定在演算法的連續步驟中的概率分佈(研究中採用的兩種演算法分別以紅色和藍色表示),帶來磁通量值的精準識別。綠色曲線是標準的量子極限分佈,背景是裝置的幹涉圖樣特徵。

極度精準的感測技術:採用量子位與機器學習!

(圖片來源:Sergey Danilin 和 Sorin Paraoanu / 芬蘭阿爾託大學)

價值

在一系列領域中,從地質勘探到大腦活動成像,磁場探測都非常重要。研究人員們相信,他們的工作是朝著採用量子增強方法的感測技術的目標邁出的第一步。此外,從量子狀態中快速提取資訊,對於未來的量子處理器和現有技術中的超靈敏探測器來說是必不可少的。

Lebedev 表示:“這是量子技術一個非常好的應用範例。通過將量子現象與基於有監督機器學習的測量技術相結合,我們可以改善磁場探測器的靈敏度,進入突破標準量子極限的新境界。”

關鍵字

量子技術、機器學習、磁

參考資料

【1】http://www.aalto.fi/en/current/news/2018-07-03/

【2】S. Danilin, A.V. Lebedev, A. Vepsäläinen, G.B. Lesovik, G. Blatter, and G.S. Paraoanu, Quantum-enhanced magnetometry by phase estimation algorithms with a single artificial atom. npj Quantum Information (2018) 4: 29. doi:10.1038/s41534-018-0078-y

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