通常、バックグラウンドノイズが多すぎると邪魔になりますが 、物理学者は驚くべきことを成し遂げました。
従来のモーターと超小型モーターはどのように機能しますか?
日常生活では 、人々は方向移動 のために燃料を消費するモーターやモーターを使用して 、ミクロの世界では、すべてがより複雑です。 すべてを台無しにする。
環境中の熱雑音により、 小型機械の部品が「常に前後に 揺れ動く」と彼らは説明しています その結果、小さなエンジンは可能な限り効率的に 機能していません 。
情報エンジンはどうですか？
情報エンジンとして知られる微細な機械の特別なファミリーがあり、彼らはこの情報を使用して、マシンの「正しい」操作を増幅します。情報エンジン とは、簡単に言えば、情報を仕事に変換する 機械のことです。
物理学者や エンジニアは、ナノテクノロジー応用のための新しい顕微鏡機械を開発するために、このような小さなモーターを必要とします。主なことは、従来の機械に取って代わるようにそれらを開発することです。
新しい研究の著者らは、この研究を進展させ、この情報を生体分子機械で どのように使用できるかについてさらに学びました。
科学者たちは何をしましたか？
科学者たちは、水中に 浮遊するバクテリアほどの大きさ の微細なガラスビーズを使って情報エンジンを構築しました。ボールは、その下の支柱として機能するレーザービームによって緩く固定 されています。同時に、水分子は液体の 自然な熱変動によりボールを穏やかに押します。時々 、それは「揺れる」。
そして、熱ゆらぎによってボールが重力に逆らって上昇すると、レーザーサポートの位置 も変化するのがコツです。この位置では、ボールは より多くの蓄積または重力ポテンシャルエネルギーを持っています。今にも落ちてきそうなボールのように。
回路図情報エンジン。 (a)ノイズ検出器は、実際に ボールの位置 yを測定します。
(b) 位置 y のノイズの多い測定値、または (c) 位置 X̂ (青い点線の円) のベイズ推定値に基づくメカニズム。 著者および著作権:Physical Review Letters (2022)。 DOI:10.1103/PhysRevLett.129.130601
科学者たちは物体を「持ち上げる」必要さえありませんでした。これは水分子の振動により自然に起こりました。したがって、モーターはボールの動きに関するフィードバックを使用してレーザートラップを調整し、水の熱を蓄積された重力位置エネルギーに変換しました。 「トラップを高くするかどうか、またどの程度上げるかは、ビーズの位置について収集した情報に基づいて決定されます。それはエンジンの「燃料」として機能します」と科学者は説明します。
難しさは何ですか？
これがシステムの仕組みですが、それを正しく実装するにはシステム内の測定ノイズが多すぎる場合、この戦略は困難です。ボールを検出するために使用されるレーザー光線の明るさによって生成されるため、各測定におけるボールの位置の不確実性は、振動する水分子によって引き起こされる物体の動きよりも大きくなる可能性があります。測定ノイズは誤ったフィードバックにつながり、生産性が低下します。
典型的な情報メカニズムは次のように使用します。ボールの位置の最後の測定に基づいて決定を行うフィードバック アルゴリズム。しかし、測定誤差が大きすぎる場合、それらは間違っている可能性があるため、科学者はこの問題を回避する方法があるかどうかを知りたかっただけです。
解決策はありますか？
彼らはフィードバック アルゴリズムを開発しました。は、ボールの最後の位置の直接測定 (不正確な可能性があります) だけでなく、以前のすべての測定に基づいています。したがって、このフィルタリング アルゴリズムでは、ベイジアン推定を実行するときに測定誤差が考慮されます。
数学的統計と受け入れ理論においてベイジアン決定推定器は、損失関数の事後期待値を最小化する統計的推定器です。簡単に言うと、効用関数の事後数学的期待値を最大化します。事後データ (つまり、何らかの経験の後に得られる) が既知である場合、事後確率はランダムなイベントの条件付き確率であることを思い出してください。
したがって、一連のノイジーを組み合わせることにより、ボール ダイナミクス モデルを使用した測定により、真の位置をより正確に推定することができます。これにより、パフォーマンスの低下が大幅に減少します。
「ベイジアン」妥協案
研究の一環として、科学者たちは明らかには、測定誤差が大きすぎる場合、これらのベイズ推定に基づいてフィードバックを適用する情報エンジンが従来の情報エンジンよりも大幅に優れたパフォーマンスを発揮することを示しました。この場合、ほとんどの一般的な情報エンジンは単に停止します。
これには科学者たちは驚きました。測定誤差が重大なしきい値を超えると、ナイーブ マシンは純粋に情報を提供するマシンとして動作しなくなります。 「彼女にとっての最善の戦略は、ただ諦めて何もしないことだ」と研究者らは書いている。しかし、ベイジアン モデルは、たとえ測定誤差が小さくても、その大きさに関係なく機能します。
情報エンジンのパフォーマンス。(a) ナイーブ (赤) およびベイジアン (青) データ エンジンの出力。中空の赤いマーカーは、α が 0 の場合の出力電力を示します。(b) 最大速度でスケーリングされた、ベイジアン エンジンと単純なエンジンの出力作業抽出率の差。
クレジットと著作権: Physical Review Letters (2022)。 DOI: 10.1103/PhysRevLett.129.130601
もちろん、ベイジアンの能力のために情報エンジンは、大きな測定誤差があってもエネルギーを抽出するために「料金を支払う」必要があります。このようなメカニズムでは、以前のすべての測定からの情報が使用されるため、情報を処理するためにより多くの記憶領域と時間が必要になります。
これは論理的です。測定誤差を最小限に抑えると、振動から抽出される作業量が増加するだけでなく、情報処理のコストも増加します。その結果、科学者たちは、良好なレベルのエネルギー抽出が達成できる、測定誤差が中間レベルで最大効率となるという理想的なバランスを発見しました。同時に、データ処理にコストはかかりません。
現在、科学者たちは、熱以外の要因から生じる騒音がエンジンの動作にどのような影響を与えるかを研究しています。
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