عادة ما تتداخل الضوضاء الزائدة في الخلفية مع عملك. لكن الفيزيائيين فعلوا شيئًا لا يصدق: لقد تطوروا
كيف تعمل المحركات التقليدية والميكروسكوبية؟
في الحياة اليومية للناساستخدام المحركات والمحركات التي تستهلك الوقود للحركة الموجهة وبالتالي أداء عمل مفيد. في العالم المجهري، كل شيء أكثر تعقيدًا. هناك، يمكن للضوضاء على شكل حرارة أن تدمر كل شيء.
تسبب الضوضاء الحرارية في البيئةويوضح العلماء أن مكونات السيارات الصغيرة "تتأرجح ذهابًا وإيابًا طوال الوقت". ونتيجة لذلك، فإن المحرك الصغير لا يعمل بكفاءة قدر الإمكان.
ماذا عن محركات المعلومات؟
هناك عائلة خاصة من المجهريةالآلات المعروفة باسم محركات المعلومات، والتي تستخدم الضوضاء لدفع الحركة المستهدفة. ويستخدمون هذه المعلومات لتعزيز عمليات التلاعب "الصحيحة" بالجهاز. بعبارات بسيطة، محرك المعلومات هو آلة تقوم بتحويل المعلومات إلى عمل.
سيجد الفيزيائيون والمهندسون هذه الأشياء مفيدةمحركات صغيرة لتطوير آلات مجهرية جديدة لتطبيقات تكنولوجيا النانو. والشيء الرئيسي هو تطويرها بحيث تحل محل الآلات التقليدية.
وقد أخذ مؤلفو الدراسة الجديدة هذا العمل إلى أبعد من ذلك. لقد تعلموا المزيد حول كيفية استخدام المعلومات في الآلات الجزيئية الحيوية.
ماذا فعل العلماء؟
قام العلماء ببناء محرك معلوماتباستخدام خرزات زجاجية مجهرية بحجم البكتيريا العالقة في الماء. يتم تثبيت الكرة في مكانها بشكل غير محكم بواسطة شعاع ليزر يعمل كدعم تحتها. وفي الوقت نفسه، تقوم جزيئات الماء بدفع الكرة بلطف بسبب الاهتزازات الحرارية الطبيعية في السائل. من وقت لآخر "يهتز".
وهنا الحيلة:عندما ترتفع الكرة ضد الجاذبية بسبب الاهتزازات الحرارية، يتغير أيضًا موضع دعامة الليزر. في هذا الوضع، تمتلك الكرة المزيد من الطاقة المخزنة أو طاقة الجاذبية. مثل الكرة التي على وشك السقوط.
محرك معلومات تخطيطي.(أ) يقوم كاشف الضوضاء بقياس موضع الكرة الموجودة فعليًا في
النقطة س. آلية تعتمد إما على (ب) قياس موضع صاخب y أو (ج) تقدير موضع بايزي X̂ (دائرة منقطة زرقاء). الائتمان: رسائل المراجعة الفيزيائية (2022). DOI: 10.1103/ PhysRevLett.129.130601
ولم يكن على العلماء حتى أن "يرفعوا" الجسم؛حدث هذا بشكل طبيعي، بسبب اهتزازات جزيئات الماء. وهكذا، قام المحرك بتحويل حرارة الماء إلى طاقة الجاذبية الكامنة المخزنة، وذلك باستخدام ردود الفعل حول حركة الكرة لضبط مصيدة الليزر. "يعتمد القرار بشأن رفع المصيدة ومدى رفعها على المعلومات التي نجمعها حول موضع الخرزة. ويوضح العلماء أنه بمثابة "وقود" للمحرك.
ما هي الصعوبة؟
هذه هي الطريقة التي يعمل بها النظام، ولكن لتنفيذه بشكل صحيحتعتبر هذه الإستراتيجية صعبة إذا كان هناك الكثير من ضوضاء القياس في النظام. يتم إنشاؤها بواسطة سطوع شعاع الليزر الذي يستخدم للكشف عن الكرة، وفي مثل هذه الحالات، قد يكون عدم اليقين من موقعها لكل قياس أكبر من حركة الجسم الناجمة عن تذبذب جزيئات الماء، ونتيجة لذلك، يؤدي ضوضاء القياس إلى ردود فعل خاطئة، وبالتالي تقليل الإنتاجية.
تستخدم آليات المعلومات النموذجيةخوارزميات ردود الفعل التي تعتمد القرارات على القياس الأخير لموضع الكرة. ولكن من الممكن أن يخطئوا عندما تكون أخطاء القياس كبيرة للغاية. وكان العلماء يريدون فقط معرفة ما إذا كانت هناك طريقة للتغلب على هذه المشكلة.
هل هناك حل؟
لقد طوروا خوارزمية ردود الفعل التيلا يعتمد فقط على القياس المباشر للموضع الأخير للكرة (والذي قد يكون غير دقيق)، ولكن على جميع القياسات السابقة. ولذلك تأخذ خوارزمية التصفية هذه أخطاء القياس في الاعتبار عند إجراء تقدير بايزي.
في الإحصاء الرياضي ونظرية القبولمقدر القرار البايزي هو مقدر إحصائي يقلل من التوقع الخلفي لوظيفة الخسارة. إنها ببساطة تعمل على تعظيم التوقع الرياضي اللاحق لدالة المنفعة. ولنتذكر أن الاحتمال اللاحق هو الاحتمال المشروط لحدث عشوائي، بشرط أن تكون البيانات اللاحقة، التي تم الحصول عليها بعد بعض الخبرة، معروفة.
وهكذا ، من خلال الجمع بين مجموعة من الضوضاءباستخدام نموذج ديناميكيات الكرة ، من الممكن الحصول على تقدير أكثر دقة لموقعها الحقيقي. سيؤدي هذا إلى تقليل خسائر الأداء بشكل كبير.
حل وسط "بايزي".
كجزء من الدراسة، العلماء بوضوحأظهر أن محرك المعلومات الذي يطبق التغذية الراجعة بناءً على تقديرات بايزي يؤدي أداءً أفضل بكثير من محركات المعلومات التقليدية عندما تكون أخطاء القياس كبيرة جدًا. ستتوقف معظم محركات المعلومات النموذجية ببساطة في هذه الحالة.
وهذا فاجأ العلماء.عندما تتجاوز أخطاء القياس عتبة حرجة، فإن الآلة الساذجة لم تعد تعمل كآلة معلوماتية بحتة. وكتب الباحثون: "إن أفضل استراتيجية بالنسبة لها هي ببساطة الاستسلام وعدم القيام بأي شيء". لكن النموذج البايزي يؤدي المهمة بغض النظر عن حجم خطأ القياس، ولو كان صغيرًا.
أداء محركات المعلومات.(أ) ناتج طاقة محرك البيانات ساذج (أحمر) وبايزي (أزرق). تشير العلامات الحمراء المجوفة إلى طاقة الخرج عندما تكون α 0. (ب) الفرق في معدل استخراج العمل الناتج لمحركات Bayesian والساذجة ، تم قياسه بالسرعة القصوى.
الائتمان وحقوق النشر: خطابات المراجعة المادية (2022). DOI: 10.1103 / PhysRevLett.129.130601
بالطبع لقدرة بايزييتعين على محرك المعلومات أن "يدفع" مقابل استخراج الطاقة حتى مع وجود أخطاء كبيرة في القياس. وبما أن هذه الآلية تستخدم معلومات من جميع القياسات السابقة، فإنها تتطلب مساحة تخزين أكبر ووقتًا أكبر لمعالجة المعلومات.
و هذا منطقي.إن تقليل أخطاء القياس لا يؤدي فقط إلى زيادة العمل المستخرج من التذبذبات، بل يؤدي أيضًا إلى زيادة تكاليف معالجة المعلومات. ونتيجة لذلك، وجد العلماء التوازن المثالي - أقصى قدر من الكفاءة عند مستوى متوسط من خطأ القياس، عندما يمكن تحقيق مستوى جيد من استخلاص الطاقة. وفي الوقت نفسه، لا توجد تكاليف لمعالجة البيانات.
ويدرس العلماء الآن كيفية تأثر تشغيل المحرك بالضوضاء التي تنشأ عن عوامل أخرى غير الحرارة.
قراءة المزيد:
لماذا القمر وليس المريخ: الشيء الرئيسي في مهمة Artemis-1 وسبب الحاجة إليها
تميمة قديمة أعادت كتابة تاريخ أكثر اللغات غموضًا في أوروبا
تم دحض النظرية الرئيسية لأصل الإنسان: من أين أتينا