Príliš veľa hluku v pozadí zvyčajne ruší vašu prácu. Ale fyzici dokázali niečo neuveriteľné: vyvinuli sa
Ako fungujú konvenčné a mikroskopické motory?
V každodennom živote ľudiapoužívať motory a motory, ktoré spotrebúvajú palivo na usmernený pohyb a vykonávajú tak užitočnú prácu. V mikroskopickom svete je všetko komplikovanejšie. Tam môže hluk v podobe tepla všetko pokaziť.
Tepelný hluk v prostredí spôsobujeKomponenty malých áut sa „po celý čas kývajú tam a späť,“ vysvetľujú vedci. Výsledkom je, že maličký motor nefunguje tak efektívne, ako by mohol.
A čo informačné motory?
Existuje špeciálna rodina mikroskopickýchstroje známe ako informačné motory, ktoré využívajú hluk na riadenie cieleného pohybu. Používajú tieto informácie a posilňujú „správne“ manipulácie so strojom. Zjednodušene povedané, informačný stroj je stroj, ktorý premieňa informácie na prácu.
Fyzikom a inžinierom to príde vhodmalé motory na vývoj nových mikroskopických strojov pre nanotechnologické aplikácie. Hlavná vec je vyvinúť ich tak, aby nahradili konvenčné stroje.
Autori novej štúdie posunuli túto prácu ďalej. Dozvedeli sa viac o tom, ako možno informácie využiť v biomolekulových strojoch.
Čo urobili vedci?
Vedci vytvorili informačný strojpomocou mikroskopických sklenených guľôčok veľkosti baktérií suspendovaných vo vode. Lopta je voľne držaná na mieste laserovým lúčom, ktorý pod ňou funguje ako opora. Molekuly vody zároveň jemne tlačia loptičku v dôsledku prirodzených tepelných vibrácií v kvapaline. Z času na čas sa „zatrasie“.
A tu je trik:Keď loptička stúpa proti gravitácii v dôsledku tepelných vibrácií, mení sa aj poloha laserovej podpory. V tejto polohe má lopta viac uloženej alebo gravitačnej potenciálnej energie. Ako lopta, ktorá sa chystá spadnúť.
Systém schematických informácií. (a) Detektor hluku meria polohu y lopty skutočne umiestnenej v
bod x. Mechanizmus založený buď na (b) hlučnom meraní polohy y alebo (c) Bayesovom odhade polohy X̂ (modrý bodkovaný kruh). Credit: Physical Review Letters (2022). DOI: 10.1103/ PhysRevLett.129.130601
Vedci ani nemuseli „zdvihnúť“ predmet;stalo sa to prirodzene v dôsledku vibrácií molekúl vody. Motor teda premieňa teplo vody na uloženú gravitačnú potenciálnu energiu pomocou spätnej väzby o pohybe lopty na nastavenie laserovej pasce. "Rozhodnutie o tom, či a o koľko zdvihnúť pascu, závisí od informácií, ktoré získame o polohe guľôčky." Funguje ako „palivo“ pre motor,“ vysvetľujú vedci.
Aká je náročnosť?
Takto systém funguje, ale správne ho implementovaťTáto stratégia je ťažká, ak je v systéme príliš veľa šumu merania. Vytvára sa jasom laserového lúča, ktorý sa používa na detekciu lopty. V takýchto prípadoch môže byť neistota jej polohy pri každom meraní väčšia ako pohyb objektu spôsobený kmitajúcimi molekulami vody. hluk merania vedie k chybnej spätnej väzbe, a tým znižuje produktivitu.
Typické použitie informačných mechanizmovspätnoväzbové algoritmy, ktoré zakladajú rozhodnutia na poslednom meraní polohy lopty. Môžu sa však mýliť, keď sú chyby merania príliš veľké.Vedci chceli len zistiť, či existuje spôsob, ako tento problém obísť.
Existuje riešenie?
Vyvinuli algoritmus spätnej väzby, ktorýnie je založený len na priamom meraní poslednej polohy lopty (ktoré môže byť nepresné), ale na všetkých predchádzajúcich meraniach. Tento algoritmus filtrovania preto zohľadňuje chyby merania pri vykonávaní Bayesovho odhadu.
In Matematická štatistika a teória akceptácieBayesovský rozhodovací estimátor je štatistický odhad, ktorý minimalizuje neskoršie očakávanie stratovej funkcie. Zjednodušene povedané maximalizuje zadné matematické očakávanie funkcie užitočnosti.Pripomeňme, že zadná pravdepodobnosť je podmienená pravdepodobnosť náhodnej udalosti za predpokladu, že sú známe zadné údaje, teda získané po určitej skúsenosti.
Teda spojením množiny hlučnýchmeraní pomocou modelu dynamiky lopty je možné získať presnejší odhad jej skutočnej polohy. To výrazne zníži straty výkonu.
"Bayesovský" kompromis
V rámci štúdie vedci jednoznačneukázali, že informačný stroj, ktorý aplikuje spätnú väzbu na základe týchto Bayesovských odhadov, funguje výrazne lepšie ako bežné informačné stroje, keď sú chyby merania príliš veľké. Väčšina typických informačných nástrojov sa v tomto prípade jednoducho zastaví.
To vedcov prekvapilo.Keď chyby merania prekročia kritickú hranicu, naivný stroj už nepracuje ako čisto informačný stroj. „Najlepšou stratégiou pre ňu je jednoducho sa vzdať a nerobiť nič,“ píšu vedci. Ale Bayesovský model robí svoju prácu bez ohľadu na veľkosť chyby merania, aj keď je malá.
Výkon informačných motorov.a) Naivný (červený) a Bayesovský (modrý) dátový výkon motora. Duté červené značky označujú výstupný výkon, keď α je 0. (b) Rozdiel v rýchlosti extrakcie výstupnej práce pre Bayesovské a naivné motory, meraný podľa maximálnej rýchlosti.
Credit & Copyright: Physical Review Letters (2022). DOI: 10.1103/PhysRevLett.129.130601
Samozrejme, pre schopnosť BayesianInformačný stroj musí „platiť“ za extrakciu energie aj pri veľkých chybách merania. Keďže takýto mechanizmus využíva informácie zo všetkých predchádzajúcich meraní, vyžaduje si viac úložného priestoru a času na spracovanie informácií.
A to je logické.Minimalizácia chýb merania zvyšuje nielen prácu extrahovanú z oscilácií, ale aj náklady na spracovanie informácií. Výsledkom je, že vedci našli ideálnu rovnováhu – maximálnu účinnosť na strednej úrovni chyby merania, keď je možné dosiahnuť dobrú úroveň extrakcie energie. Zároveň nevznikajú žiadne náklady na spracovanie údajov.
Teraz vedci skúmajú, ako bude chod motora ovplyvňovať hluk, ktorý vzniká z iných faktorov ako je teplo.
Čítaj viac:
Prečo Mesiac a nie Mars: hlavná vec o misii Artemis-1 a prečo je to potrebné
Staroveký amulet prepísal históriu najzáhadnejšieho jazyka Európy
Hlavná teória o pôvode človeka bola vyvrátená: odkiaľ sme prišli