Te veel achtergrondgeluid interfereert meestal met uw werk. Maar natuurkundigen deden iets ongelooflijks: ze ontwikkelden zich
Hoe werken conventionele en microscopische motoren?
In het dagelijks leven mensengebruik motoren en motoren die brandstof verbruiken voor gerichte bewegingen en zo nuttig werk verrichten. In de microscopische wereld is alles ingewikkelder. Daar kan geluid in de vorm van hitte alles verpesten.
Thermische ruis in de omgeving veroorzaaktDe onderdelen van kleine auto’s ‘schommelen voortdurend heen en weer’, leggen de wetenschappers uit. Als gevolg hiervan werkt de kleine motor niet zo efficiënt als hij zou kunnen.
Hoe zit het met informatie-engines?
Er is een speciale familie van microscopisch kleinemachines die bekend staan als informatiemotoren en die geluid gebruiken om gerichte bewegingen aan te sturen. Ze gebruiken deze informatie en versterken de ‘juiste’ manipulaties van de machine. Simpel gezegd is een informatiemotor een machine die informatie omzet in werk.
Natuurkundigen en ingenieurs zullen deze nuttig vindenkleine motoren om nieuwe microscopische machines voor nanotechnologietoepassingen te ontwikkelen. Het belangrijkste is om ze zo te ontwikkelen dat ze conventionele machines vervangen.
De auteurs van de nieuwe studie hebben dit werk verder gebracht. Ze leerden meer over hoe informatie kan worden gebruikt in biomoleculaire machines.
Wat hebben de wetenschappers gedaan?
Wetenschappers hebben een informatiemotor gebouwdmet behulp van microscopisch kleine glaskralen ter grootte van bacteriën die in water zweven. De bal wordt losjes op zijn plaats gehouden door een laserstraal die als ondersteuning eronder fungeert. Tegelijkertijd duwen watermoleculen de bal zachtjes voort als gevolg van natuurlijke thermische trillingen in de vloeistof. Af en toe ‘schudt’ hij.
En hier is de truc:Wanneer de bal door thermische trillingen tegen de zwaartekracht in omhoog gaat, verandert ook de positie van de lasersteun. In deze positie heeft de bal meer opgeslagen potentiële zwaartekrachtenergie. Als een bal die op het punt staat te vallen.
Schematische informatie-engine. (a) De geluidsdetector meet de positie y van de bal die zich feitelijk in
punt x. Een mechanisme gebaseerd op (b) een positiemeting met veel ruis y of (c) een Bayesiaanse positieschatting X̂ (blauw gestippelde cirkel). Credit: Physical Review Letters (2022). DOI: 10.1103/ PhysRevLett.129.130601
Wetenschappers hoefden het object niet eens op te tillen;dit gebeurde op natuurlijke wijze, als gevolg van de trillingen van watermoleculen. Zo zette de motor de warmte van het water om in opgeslagen potentiële zwaartekrachtenergie, waarbij gebruik werd gemaakt van feedback over de beweging van de bal om de laserval aan te passen. “De beslissing of en hoeveel de val moet worden verhoogd, hangt af van de informatie die we verzamelen over de positie van de kraal. Het fungeert als ‘brandstof’ voor de motor’, leggen wetenschappers uit.
Wat is de moeilijkheid?
Dit is hoe het systeem werkt, maar om het correct te implementerenDeze strategie is moeilijk als er te veel meetruis in het systeem is. Het wordt gecreëerd door de helderheid van de laserstraal die wordt gebruikt om de bal te detecteren. In dergelijke gevallen kan de onzekerheid van zijn positie voor elke meting groter zijn dan de beweging van het object, veroorzaakt door de oscillerende watermoleculen. meetruis leidt tot foutieve feedback en daardoor tot een vermindering van de productiviteit.
Typisch gebruik van informatiemechanismenfeedbackalgoritmen die beslissingen baseren op de laatste meting van de positie van de bal. Maar ze kunnen het mis hebben als de meetfouten te groot zijn. Wetenschappers wilden alleen maar weten of er een manier was om dit probleem te omzeilen.
Is er een oplossing?
Ze ontwikkelden een feedbackalgoritme datis niet alleen gebaseerd op een directe meting van de laatste positie van de bal (die mogelijk onnauwkeurig is), maar op alle voorgaande metingen. Dit filteralgoritme houdt daarom rekening met meetfouten bij het uitvoeren van Bayesiaanse schattingen.
In wiskundige statistiek en acceptatietheorieBayesiaanse beslissingsschatter is een statistische schatter die de posterieure verwachting van de verliesfunctie minimaliseert. Simpel gezegd maximaliseert het de posterieure wiskundige verwachting van de nutsfunctie. Laten we ons herinneren dat de posterieure waarschijnlijkheid de voorwaardelijke waarschijnlijkheid is van een willekeurige gebeurtenis, op voorwaarde dat posterieure gegevens, dat wil zeggen verkregen na enige ervaring, bekend zijn.
Dus door een set luidruchtig te combinerenmetingen met behulp van het baldynamiekmodel, is het mogelijk om een nauwkeurigere schatting van de ware positie te verkrijgen. Dit zal prestatieverliezen aanzienlijk verminderen.
‘Bayesiaans’ compromis
Als onderdeel van de studie, wetenschappers duidelijktoonde aan dat een informatie-engine die feedback toepast op basis van deze Bayesiaanse schattingen aanzienlijk beter presteert dan conventionele informatie-engines wanneer de meetfouten te groot zijn. De meeste typische informatiemotoren zullen in dit geval gewoon stoppen.
Dit verraste de wetenschappers.Wanneer meetfouten een kritische drempel overschrijden, functioneert de naïeve machine niet langer als een puur informatieve machine. “De beste strategie voor haar is simpelweg opgeven en niets doen”, schrijven de onderzoekers. Maar het Bayesiaanse model doet het werk, ongeacht de omvang van de meetfout, ook al is deze klein.
De prestaties van informatie-engines.(a) Naïef (rood) en Bayesiaans (blauw) gegevensvermogen van de motor. Holle rode markeringen geven het uitgangsvermogen aan wanneer α 0 is. (b) Verschil in outputwerkextractiesnelheid voor Bayesiaanse en naïeve motoren, geschaald naar maximale snelheid.
Credit & Copyright: Physical Review Letters (2022). DOI: 10.1103/PhysRevLett.129.130601
Natuurlijk vanwege het vermogen van BayesiaansDe informatiemotor moet ‘betalen’ om energie te onttrekken, zelfs bij grote meetfouten. Omdat een dergelijk mechanisme gebruik maakt van informatie uit alle voorgaande metingen, heeft het meer opslagruimte en tijd nodig om de informatie te verwerken.
En dit is logisch.Het minimaliseren van meetfouten verhoogt niet alleen het werk dat uit de oscillaties wordt gehaald, maar ook de kosten van informatieverwerking. Als gevolg hiervan hebben wetenschappers het ideale evenwicht gevonden: maximale efficiëntie bij een gemiddeld niveau van meetfouten, terwijl een goed niveau van energie-extractie kan worden bereikt. Tegelijkertijd zijn er geen kosten voor de gegevensverwerking.
Nu bestuderen wetenschappers hoe de werking van de motor wordt beïnvloed door geluid dat voortkomt uit andere factoren dan hitte.
Lees verder:
Waarom de maan en niet Mars: het belangrijkste aan de Artemis-1-missie en waarom deze nodig is
Een oud amulet herschreef de geschiedenis van Europa's meest mysterieuze taal
De belangrijkste theorie over de oorsprong van de mens werd weerlegd: waar kwamen we vandaan?