近日,芬蘭阿爾托大學、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,提出一種采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光圖像來說,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圖像并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,你采用的資源(時間、輻射功率、圖像數量等)越多,你的測量就越精確。然而,這只能讓你的認識達到這種程度:極度的精確意味著要采用極多的資源。
創新
近日,芬蘭阿爾托大學(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,提出一種采用量子系統測量磁場的方法,精確度超過了標準量子極限。他們的論文發表于負有盛名的雜志《 npj Quantum Information 》。
實驗儀器配置圖
(圖片來源:參考資料【2】)
技術
(圖片來源:Babi Brasileiro /芬蘭阿爾托大學)
當設備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,并開始表現出類似那些真實原子的量子力學特性。
當采用微波脈沖(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,這種變化取決于外部施加的磁場: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,必須采用另一個方法,也就是采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,現工作于俄羅斯莫斯科MIPT 的Andrey Lebedev表示:“我們采用了一種自適應技術。首先,我們展開測量,然后根據測量結果,讓我們的模式識別算法決定如何改變下一步采用的控制參數,從而實現最快速的磁場測量。”
磁場感測:限定在算法的連續步驟中的概率分布(研究中采用的兩種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布,背景是設備的干涉圖樣特征。
(圖片來源:Sergey Danilin 和 Sorin Paraoanu/芬蘭阿爾托大學)
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原文標題:極度精準的傳感技術:采用量子位與機器學習!
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