Previše pozadinske buke obično smeta, ali fizičari su učinili nešto nevjerojatno: razvili su se
Kako rade konvencionalni i mikroskopski motori?
U svakodnevnom životu ljudi koriste motore i motore koji troše gorivo za usmjereno kretanje i tako izvodeU mikroskopskom svijetu sve je složenije. sve upropastiti.
Toplinska buka u okolišu uzrokuje da se komponente malih strojeva "stalno ljuljaju naprijed-natrag ", objašnjavaju Kao rezultat toga, sićušni motor ne radi tako učinkovito kao što bi mogao .
Što je s informacijskim motorima?
Postoji posebna obitelj mikroskopskihstrojevi poznati kao informacijski motori, koji koriste buku za pokretanje ciljanog kretanja. Oni koriste ove informacije, pojačavajući "ispravne" manipulacije stroja. Jednostavno rečeno, informacijski motor je stroj koji pretvara informacije u rad.
Fizičarima i inženjerima ovo će biti korisnosićušnih motora za razvoj novih mikroskopskih strojeva za nanotehnološke primjene. Glavna stvar je razviti ih tako da zamijene konvencionalne strojeve.
Autori nove studije odveli su ovaj rad dalje. Naučili su više o tome kako se informacije mogu koristiti u biomolekularnim strojevima.
Što su znanstvenici učinili?
Znanstvenici su izgradili informacijski motorpomoću mikroskopskih staklenih kuglica veličine bakterija suspendiranih u vodi. Loptu labavo drži laserska zraka koja djeluje kao oslonac ispod nje. Istovremeno, molekule vode nježno guraju loptu zbog prirodnih toplinskih vibracija u tekućini. S vremena na vrijeme se "trese".
I evo u čemu je trik:Kada se lopta podiže protiv gravitacije zbog toplinskih vibracija, mijenja se i položaj laserskog nosača. U tom položaju lopta ima više pohranjene ili gravitacijske potencijalne energije. Kao lopta koja će pasti.
Shematski informacijski mehanizam. (a) Detektor buke mjeri položaj y loptice koja se stvarno nalazi u
točka x. Mehanizam koji se temelji na (b) bučnom mjerenju položaja y ili (c) Bayesovoj procjeni položaja X̂ (plavi točkasti krug). Zasluge: Physical Review Letters (2022). DOI: 10.1103/ PhysRevLett.129.130601
Znanstvenici nisu ni morali "podići" objekt;to se dogodilo prirodno, zbog vibracija molekula vode. Stoga je motor pretvorio toplinu vode u pohranjenu gravitacijsku potencijalnu energiju, koristeći povratnu informaciju o kretanju lopte za podešavanje laserske zamke. “Odluka o tome hoćemo li i koliko podignuti zamku ovisi o informacijama koje prikupimo o položaju kuglice. Djeluje kao “gorivo” za motor”, objašnjavaju znanstvenici.
U čemu je poteškoća?
Ovako sustav funkcionira, ali da se pravilno implementiraOva strategija je teška ako u sustavu postoji previše šuma mjerenja. Stvorena je svjetlinom laserske zrake koja se koristi za otkrivanje lopte. U takvim slučajevima, nesigurnost njezine pozicije za svako mjerenje može biti veća od kretanja objekta uzrokovanog oscilirajućim molekulama vode. Kao rezultat toga, šum mjerenja dovodi do pogrešne povratne informacije i time smanjuje produktivnost.
Upotreba tipičnih informacijskih mehanizamaalgoritmi povratne sprege koji temelje odluke na posljednjem mjerenju položaja lopte. Ali mogu biti u krivu kada su pogreške mjerenja prevelike. Znanstvenici su samo željeli saznati postoji li način da se riješi ovaj problem.
Ima li rješenja?
Razvili su algoritam povratne sprege kojine temelji se samo na izravnom mjerenju posljednjeg položaja lopte (što može biti netočno), već na svim prethodnim mjerenjima. Ovaj algoritam filtriranja stoga uzima u obzir pogreške mjerenja prilikom izvođenja Bayesove procjene.
U matematičkoj statistici i teoriji prihvaćanjaBayesov procjenitelj odluke je statistički procjenitelj koji minimizira posteriorno očekivanje funkcije gubitka. Jednostavno rečeno, maksimizira posteriorno matematičko očekivanje funkcije korisnosti.Podsjetimo se da je posteriorna vjerojatnost uvjetna vjerojatnost slučajnog događaja, pod uvjetom da su poznati posteriorni podaci, odnosno dobiveni nakon nekog iskustva.
Dakle, kombiniranjem skupa bučnihmjerenja pomoću modela dinamike lopte, moguće je povratiti točniju procjenu njezinog pravog položaja. To će značajno smanjiti gubitke performansi.
"Bayesov" kompromis
U sklopu studije znanstvenici jasnopokazalo je da informacijski stroj koji primjenjuje povratnu informaciju na temelju ovih Bayesovih procjena radi znatno bolje od konvencionalnih informacijskih strojeva kada su pogreške mjerenja prevelike. Većina tipičnih informacijskih strojeva jednostavno će stati u ovom slučaju.
Ovo je iznenadilo znanstvenike.Kada pogreške mjerenja prijeđu kritični prag, naivni stroj više ne radi kao čisto informacijski stroj. “Najbolja strategija za nju je jednostavno odustati i ne učiniti ništa”, pišu istraživači. Ali Bayesov model obavlja posao bez obzira na veličinu pogreške mjerenja, iako je mala.
Performanse informacijskih motora.(a) Naivna (crvena) i Bayesova (plava) izlazna snaga podatkovnog stroja. Šuplji crveni markeri označavaju izlaznu snagu kada je α 0. (b) Razlika u stopi ekstrakcije izlaznog rada za Bayesove i naivne motore, skalirano prema maksimalnoj brzini.
Zasluge i autorska prava: Physical Review Letters (2022). DOI: 10.1103/PhysRevLett.129.130601
Naravno, za sposobnost Bayesian-aInformacijski motor mora "platiti" za izdvajanje energije čak i uz velike pogreške mjerenja. Budući da takav mehanizam koristi informacije iz svih prethodnih mjerenja, potrebno mu je više prostora za pohranu i vremena za obradu informacija.
I to je logično.Minimiziranje pogrešaka mjerenja povećava ne samo rad izvučen iz oscilacija, već i troškove obrade informacija. Kao rezultat toga, znanstvenici su pronašli idealnu ravnotežu — maksimalnu učinkovitost na srednjoj razini pogreške mjerenja, kada se može postići dobra razina ekstrakcije energije. Pritom nema troškova obrade podataka.
Znanstvenici sada proučavaju kako će na rad motora utjecati buka koja proizlazi iz čimbenika koji nisu toplina.
Čitaj više:
Zašto Mjesec, a ne Mars: glavna stvar o misiji Artemis-1 i zašto je potrebna
Drevni amulet prepisao je povijest najmisterioznijeg europskog jezika
Opovrgnuta je glavna teorija o postanku čovjeka: odakle smo došli