Muito ruído de fundo geralmente interfere no seu trabalho. Mas os físicos fizeram algo incrível: desenvolveram
Como funcionam os motores convencionais e microscópicos?
Na vida cotidiana, as pessoasusam motores e motores que consomem combustível para movimentos direcionados e, assim, realizam trabalhos úteis. No mundo microscópico tudo é mais complicado. Lá, o ruído em forma de calor pode estragar tudo.
O ruído térmico no ambiente causaOs componentes dos carros pequenos “balançam para frente e para trás o tempo todo”, explicam os cientistas. Como resultado, o minúsculo motor não funciona tão eficientemente quanto poderia.
E os motores de informação?
Existe uma família especial de microscópicosmáquinas conhecidas como motores de informação, que usam ruído para impulsionar movimentos direcionados. Eles utilizam essas informações, reforçando as manipulações “corretas” da máquina. Em termos simples, um motor de informação é uma máquina que converte informação em trabalho.
Físicos e engenheiros acharão isso útilmotores minúsculos para desenvolver novas máquinas microscópicas para aplicações de nanotecnologia. O principal é desenvolvê-los para que substituam as máquinas convencionais.
Os autores do novo estudo levaram este trabalho mais longe. Eles aprenderam mais sobre como a informação pode ser usada em máquinas biomoleculares.
O que os cientistas fizeram?
Cientistas construíram um mecanismo de informaçãousando esferas de vidro microscópicas do tamanho de bactérias suspensas em água. A bola é mantida frouxamente no lugar por um feixe de laser que atua como suporte embaixo dela. Ao mesmo tempo, as moléculas de água empurram suavemente a bola devido às vibrações térmicas naturais do líquido. De vez em quando ele “treme”.
E aqui está o truque:Quando a bola sobe contra a gravidade devido às vibrações térmicas, a posição do suporte do laser também muda. Nesta posição a bola tem mais energia potencial armazenada ou gravitacional. Como uma bola prestes a cair.
Mecanismo de informações esquemáticas. (a) O detector de ruído mede a posição da bola realmente localizada em
ponto x.Um mecanismo baseado em (b) uma medição de posição ruidosa y ou (c) uma estimativa de posição bayesiana X̂ (círculo pontilhado azul). Crédito: Physical Review Letters (2022). DOI: 10.1103/ PhysRevLett.129.130601
Os cientistas nem precisaram “levantar” o objeto;isso aconteceu naturalmente, devido às vibrações das moléculas de água. Assim, o motor converteu o calor da água em energia potencial gravitacional armazenada, utilizando o feedback sobre o movimento da bola para ajustar a armadilha do laser. “A decisão sobre se e quanto levantar a armadilha depende das informações que coletamos sobre a posição do cordão. Ele atua como “combustível” para o motor”, explicam os cientistas.
Qual é a dificuldade?
É assim que o sistema funciona, mas para implementá-lo corretamenteEsta estratégia é difícil se houver muito ruído de medição no sistema. Ele é criado pelo brilho do feixe de laser usado para detectar a bola. Nesses casos, a incerteza de sua posição para cada medição pode ser maior do que o movimento do objeto causado pelas moléculas de água oscilantes. Como resultado, o ruído de medição leva a feedback errôneo e, portanto, reduz a produtividade.
Uso típico de mecanismos de informaçãoalgoritmos de feedback que baseiam decisões na última medição da posição da bola. Mas eles podem estar errados quando os erros de medição são muito grandes. Os cientistas só queriam descobrir se havia uma maneira de contornar esse problema.
Há uma solução?
Eles desenvolveram um algoritmo de feedback quebaseia-se não apenas em uma medição direta da última posição da bola (que pode ser imprecisa), mas em todas as medições anteriores. Este algoritmo de filtragem, portanto, leva em consideração os erros de medição ao realizar a estimativa bayesiana.
Em Estatística Matemática e Teoria da AceitaçãoO estimador de decisão bayesiano é um estimador estatístico que minimiza a expectativa posterior da função de perda. Simplificando, maximiza a expectativa matemática posterior da função de utilidade.Lembre-se que a probabilidade posterior é a probabilidade condicional de um evento aleatório, desde que os dados posteriores sejam conhecidos, ou seja, obtidos após alguma experiência.
Assim, combinando um conjunto de ruídosmedições usando o modelo de dinâmica da bola, é possível recuperar uma estimativa mais precisa de sua posição real. Isso reduzirá significativamente as perdas de desempenho.
Compromisso "bayesiano"
Como parte do estudo, os cientistas claramentemostraram que um mecanismo de informação que aplica feedback baseado nessas estimativas Bayesianas tem um desempenho significativamente melhor do que os mecanismos de informação convencionais quando os erros de medição são muito grandes. A maioria dos mecanismos de informação típicos simplesmente pararão neste caso.
Isso surpreendeu os cientistas.Quando os erros de medição excedem um limite crítico, a máquina ingénua já não funciona como uma máquina puramente informacional. “A melhor estratégia para ela é simplesmente desistir e não fazer nada”, escrevem os pesquisadores. Mas o modelo bayesiano faz o trabalho independentemente da magnitude do erro de medição, ainda que pequeno.
O desempenho dos motores de informação.(a) Saída de potência do mecanismo de dados ingênuo (vermelho) e bayesiano (azul). Marcadores ocos em vermelho denotam potência de saída quando α é 0. (b) Diferença na taxa de extração de trabalho de saída para motores bayesianos e ingênuos, dimensionada pela velocidade máxima.
Crédito e direitos autorais: cartas de revisão física (2022). DOI: 10.1103/PhysRevLett.129.130601
Claro, pela capacidade do BayesianO motor de informação tem que “pagar” para extrair energia mesmo com grandes erros de medição. Como tal mecanismo utiliza informações de todas as medições anteriores, requer mais espaço de armazenamento e tempo para processar as informações.
E isso é lógico.Minimizar os erros de medição aumenta não só o trabalho extraído das oscilações, mas também os custos de processamento da informação. Como resultado, os cientistas encontraram o equilíbrio ideal – eficiência máxima num nível intermédio de erro de medição, quando um bom nível de extração de energia pode ser alcançado. Ao mesmo tempo, não há custos de processamento de dados.
Agora os cientistas estão estudando como a operação do motor será afetada pelo ruído proveniente de outros fatores além do calor.
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