A túl sok háttérzaj általában zavarja a munkáját. De a fizikusok valami hihetetlent tettek: fejlődtek
Hogyan működnek a hagyományos és a mikroszkopikus motorok?
A mindennapi életben az emberekolyan motorokat és motorokat használjon, amelyek üzemanyagot fogyasztanak az irányított mozgáshoz és ezáltal hasznos munkát végeznek. A mikroszkopikus világban minden bonyolultabb. Ott a hő formájában jelentkező zaj mindent tönkretehet.
A környezet termikus zaja okozzaA kisautók alkatrészei „mindig ide-oda ringatóznak” – magyarázzák a tudósok. Ennek eredményeként az apró motor nem működik olyan hatékonyan, mint amennyire képes lenne.
Mi a helyzet az információs motorokkal?
Van egy speciális családja a mikroszkopikusnakinformációs motorokként ismert gépek, amelyek zajt használnak a célzott mozgás megindítására. Felhasználják ezt az információt, megerősítve a gép „helyes” manipulációit. Egyszerűen fogalmazva, az információs motor olyan gép, amely az információt munkává alakítja.
A fizikusok és mérnökök hasznosnak találják ezeketapró motorok új mikroszkopikus gépek fejlesztésére nanotechnológiai alkalmazásokhoz. A lényeg az, hogy úgy fejlesztjük őket, hogy helyettesítsék a hagyományos gépeket.
Az új tanulmány szerzői továbbvitték ezt a munkát. Többet tanultak arról, hogyan használhatók fel az információk a biomolekuláris gépekben.
Mit tettek a tudósok?
A tudósok információs motort építettekmikroszkopikus üveggyöngyök felhasználásával, akkora, mint a vízben szuszpendált baktériumok. A labdát egy lézersugár tartja lazán a helyén, amely támaszként működik alatta. Ugyanakkor a vízmolekulák finoman lökdösik a labdát a folyadék természetes hőrezgései miatt. Időnként „megráz”.
És íme a trükk:Amikor a labda a gravitációval szemben felemelkedik a termikus rezgések miatt, a lézertartó helyzete is megváltozik. Ebben a helyzetben a labda több tárolt vagy gravitációs potenciálenergiával rendelkezik. Mint egy labda, ami mindjárt leesik.
Sematikus információs motor. (a) A zajérzékelő méri a ténylegesen a labda y helyzetét a
x pont. Mechanizmus, amely vagy (b) zajos pozíciómérésen y vagy (c) bayesi pozícióbecslésen X̂ (kék pontozott kör) alapul. PhysRevLett.129.130601
A tudósoknak még csak fel sem kellett „emelni” a tárgyat;ez természetesen történt, a vízmolekulák rezgései miatt. Így a motor a víz hőjét tárolt gravitációs potenciális energiává alakította át, a labda mozgására vonatkozó visszajelzést felhasználva a lézercsapda beállításához. „Az a döntés, hogy fel kell-e emelni a csapdát, és mennyit, attól függ, hogy milyen információkat gyűjtünk a gyöngy helyzetéről. Ez „üzemanyagként” működik a motor számára” – magyarázzák a tudósok.
Mi a nehézség?
A rendszer így működik, de azért, hogy helyesen valósítsa megEz a stratégia nehéz, ha túl sok mérési zaj van a rendszerben. A labda érzékelésére használt lézersugár fényereje hozza létre, ilyen esetekben a helyzetének bizonytalansága minden mérésnél nagyobb lehet, mint a tárgy mozgása, amelyet a rezgő vízmolekulák okoznak. a mérési zaj hibás visszacsatoláshoz vezet, és ezáltal csökkenti a termelékenységet.
Tipikus információs mechanizmusok használatavisszacsatolási algoritmusok, amelyek a döntéseket a labda helyzetének utolsó mérésére alapozzák. De tévedhetnek, ha a mérési hibák túl nagyok.A tudósok csak azt akarták kideríteni, hogy van-e mód ennek a problémának a megkerülésére.
Van megoldás?
Kidolgoztak egy visszacsatolási algoritmustnemcsak a labda utolsó helyzetének közvetlen mérésén alapul (amely pontatlan is lehet), hanem az összes korábbi mérésen is. Ez a szűrőalgoritmus ezért figyelembe veszi a mérési hibákat a Bayes-becslés végrehajtásakor.
In Matematikai statisztika és elfogadáselméletA Bayes-féle döntésbecslő egy statisztikai becslés, amely minimalizálja a veszteségfüggvény utólagos várakozását. Egyszerűen fogalmazva, maximalizálja a hasznosságfüggvény utólagos matematikai elvárását.. Emlékezzünk vissza, hogy a posterior valószínűség egy véletlenszerű esemény feltételes valószínűsége, feltéve, hogy ismertek az utólagos, azaz némi tapasztalat után nyert adatok.
Így egy sor zajos kombinálásávalA labdadinamikai modell segítségével végzett mérések segítségével pontosabb becslést lehet nyerni a valódi helyzetéről. Ez jelentősen csökkenti a teljesítményveszteséget.
"Bayesi" kompromisszum
A tanulmány részeként a tudósok egyértelműenkimutatta, hogy egy információs motor, amely ezeken a Bayes-becsléseken alapuló visszacsatolást alkalmaz, lényegesen jobban teljesít, mint a hagyományos információs motorok, ha a mérési hibák túl nagyok. A legtöbb tipikus információs motor ebben az esetben egyszerűen leáll.
Ez meglepte a tudósokat.Amikor a mérési hibák meghaladnak egy kritikus küszöböt, a naiv gép már nem pusztán információs gépként működik. „A legjobb stratégia számára az, ha egyszerűen feladja és nem tesz semmit” – írják a kutatók. De a Bayes-modell a mérési hiba nagyságától függetlenül elvégzi a feladatot, bár kicsi.
Az információs motorok teljesítménye.(a) Naív (piros) és Bayesi (kék) adatmotor teljesítménye. Az üreges piros jelzők a kimeneti teljesítményt jelölik, ha α értéke 0. (b) Különbség a kimeneti munka kivonási sebességében Bayes-féle és naiv motoroknál, a maximális fordulatszám alapján skálázva.
Hitel és szerzői jog: Physical Review Letters (2022). DOI: 10.1103/PhysRevLett.129.130601
Természetesen a bayesi képességek miattAz információs motornak még nagy mérési hibák esetén is „fizetnie kell” az energia kinyeréséért. Mivel egy ilyen mechanizmus minden korábbi mérésből származó információt felhasznál, több tárhelyet és időt igényel az információ feldolgozásához.
És ez logikus.A mérési hibák minimalizálása nemcsak az oszcillációkból kinyert munkát növeli, hanem az információfeldolgozás költségeit is. Ennek eredményeként a tudósok megtalálták az ideális egyensúlyt – a maximális hatékonyságot a mérési hiba közbenső szintjén, amikor jó szintű energiakivonás érhető el. Ugyanakkor az adatfeldolgozásnak nincs költsége.
A tudósok jelenleg azt vizsgálják, hogy a hőtől eltérő tényezőkből származó zaj hogyan befolyásolja a motor működését.
Olvass tovább:
Miért a Hold és nem a Mars: a legfontosabb az Artemis-1 küldetésben, és miért van rá szükség
Egy ősi amulett írta át Európa legtitokzatosabb nyelvének történetét
Az ember eredetének fő elméletét megcáfolták: honnan jöttünk