Troppo rumore di fondo di solito interferisce con il tuo lavoro. Ma i fisici hanno fatto qualcosa di incredibile: si sono sviluppati
Come funzionano i motori convenzionali e microscopici?
Nella vita quotidiana delle personeutilizzare motori e motori che consumano carburante per il movimento diretto e quindi svolgere un lavoro utile. Nel mondo microscopico tutto è più complicato. Lì il rumore sotto forma di calore può rovinare tutto.
Cause del rumore termico nell'ambienteI componenti delle piccole auto "oscillano continuamente avanti e indietro", spiegano gli scienziati. Di conseguenza, il minuscolo motore non funziona nel modo più efficiente possibile.
E i motori di informazione?
Esiste una famiglia speciale di microscopicimacchine note come motori di informazione, che utilizzano il rumore per guidare movimenti mirati. Usano queste informazioni, rafforzando le manipolazioni “corrette” della macchina. In termini semplici, un motore di informazione è una macchina che converte le informazioni in lavoro.
Fisici e ingegneri li troveranno utiliminuscoli motori per sviluppare nuove macchine microscopiche per applicazioni nanotecnologiche. La cosa principale è svilupparli in modo che sostituiscano le macchine convenzionali.
Gli autori del nuovo studio hanno portato avanti questo lavoro. Hanno imparato di più su come le informazioni possono essere utilizzate nelle macchine biomolecolari.
Che cosa hanno fatto gli scienziati?
Gli scienziati hanno costruito un motore di informazioniutilizzando microscopiche perle di vetro delle dimensioni di batteri sospesi nell'acqua. La palla è tenuta liberamente in posizione da un raggio laser che funge da supporto sotto di essa. Allo stesso tempo, le molecole d'acqua spingono delicatamente la pallina a causa delle naturali vibrazioni termiche del liquido. Di tanto in tanto "trema".
Ed ecco il trucco:Quando la sfera si solleva contro gravità a causa delle vibrazioni termiche, cambia anche la posizione del supporto laser. In questa posizione la palla ha più energia potenziale immagazzinata o gravitazionale. Come una palla che sta per cadere.
Motore di informazioni schematiche. (a) Il rilevatore di rumore misura la posizione y della palla effettivamente situata nel
punto x.Un meccanismo basato su (b) una misurazione di posizione rumorosa y o (c) una stima della posizione bayesiana X̂ (cerchio tratteggiato blu). Credit: Physical Review Letters (2022). DOI: 10.1103/ PhysRevLett.129.130601
Gli scienziati non hanno nemmeno dovuto “sollevare” l'oggetto;ciò avveniva naturalmente, a causa delle vibrazioni delle molecole d'acqua. Pertanto, il motore ha convertito il calore dell'acqua in energia potenziale gravitazionale immagazzinata, utilizzando il feedback sul movimento della palla per regolare la trappola laser. “La decisione se e quanto sollevare la trappola dipende dalle informazioni che raccogliamo sulla posizione della perlina. Agisce come “carburante” per il motore”, spiegano gli scienziati.
Qual è la difficoltà?
Ecco come funziona il sistema, ma per implementarlo correttamenteQuesta strategia risulta difficile se nel sistema è presente troppo rumore di misura. Viene creato dalla luminosità del raggio laser utilizzato per rilevare la palla. In questi casi, l'incertezza della sua posizione per ogni misurazione può essere maggiore del movimento dell'oggetto causato dalle oscillazioni delle molecole d'acqua. Di conseguenza, il rumore di misurazione porta a feedback errati e, di conseguenza, a una riduzione della produttività.
Utilizzo tipico dei meccanismi di informazionealgoritmi di feedback che basano le decisioni sull'ultima misurazione della posizione della palla. Ma possono sbagliarsi quando gli errori di misurazione sono troppo grandi. Gli scienziati volevano solo scoprire se esistesse un modo per aggirare questo problema.
C'è una soluzione?
Hanno sviluppato un algoritmo di feedback chesi basa non solo su una misurazione diretta dell'ultima posizione della palla (che potrebbe essere imprecisa), ma su tutte le misurazioni precedenti. Questo algoritmo di filtraggio tiene quindi conto degli errori di misurazione quando si esegue la stima bayesiana.
In statistica matematica e teoria dell'accettazioneLo stimatore decisionale bayesiano è uno stimatore statistico che minimizza l'aspettativa a posteriori della funzione di perdita. In poche parole, massimizza l'aspettativa matematica a posteriori della funzione di utilità. Ricordiamo che la probabilità a posteriori è la probabilità condizionata di un evento casuale, a condizione che siano noti i dati a posteriori, cioè ottenuti dopo una certa esperienza.
Così, combinando una serie di rumorosomisurazioni utilizzando il modello dinamico della palla, è possibile recuperare una stima più accurata della sua posizione reale. Ciò ridurrà significativamente le perdite di prestazioni.
Compromesso "bayesiano".
Come parte dello studio, gli scienziati chiaramentehanno dimostrato che un motore di informazione che applica feedback basato su queste stime bayesiane funziona significativamente meglio dei motori di informazione convenzionali quando gli errori di misurazione sono troppo grandi. In questo caso la maggior parte dei motori di informazione tipici si fermeranno semplicemente.
Ciò ha sorpreso gli scienziati.Quando gli errori di misurazione superano una soglia critica, la macchina ingenua non funziona più come una macchina puramente informativa. "La migliore strategia per lei è semplicemente arrendersi e non fare nulla", scrivono i ricercatori. Ma il modello bayesiano funziona indipendentemente dall’entità dell’errore di misurazione, anche se piccolo.
Le prestazioni dei motori di informazione.(a) Potenza del motore di dati ingenuo (rosso) e bayesiano (blu). I marcatori rossi vuoti indicano la potenza di uscita quando α è 0. (b) Differenza nella velocità di estrazione del lavoro in uscita per i motori bayesiani e ingenui, scalata dalla velocità massima.
Credito e copyright: lettere di revisione fisica (2022). DOI: 10.1103/PhysRevLett.129.130601
Naturalmente, per l'abilità bayesianaIl motore informativo deve “pagare” per estrarre energia anche con grandi errori di misurazione. Poiché un tale meccanismo utilizza le informazioni di tutte le misurazioni precedenti, richiede più spazio e tempo di archiviazione per elaborare le informazioni.
E questo è logico.Ridurre al minimo gli errori di misurazione aumenta non solo il lavoro estratto dalle oscillazioni, ma anche i costi di elaborazione delle informazioni. Di conseguenza, gli scienziati hanno trovato l’equilibrio ideale: massima efficienza a un livello intermedio di errore di misurazione, quando è possibile raggiungere un buon livello di estrazione di energia. Allo stesso tempo non ci sono costi per il trattamento dei dati.
Ora gli scienziati stanno studiando come il funzionamento del motore sarà influenzato dal rumore derivante da fattori diversi dal calore.
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