p Pesquisadores da Universidade de Bristol alcançaram novos patamares de sofisticação na detecção de campos magnéticos com extrema sensibilidade em temperatura ambiente, combinando o aprendizado de máquina com um sensor quântico. p As evidências, publicado em Revisão Física X , pode levar a uma nova geração de scanners de ressonância magnética que usam campos magnéticos e ondas de rádio para produzir imagens detalhadas do interior do corpo, bem como outros usos potenciais dentro da biologia e da ciência dos materiais.

p Essas descobertas foram alcançadas usando uma combinação de técnicas de aprendizado de máquina - onde os computadores se adaptam e aprendem com a experiência como humanos e animais fazem naturalmente - e dispositivos de detecção quântica.

p Pesquisadores do Quantum Engineering and Technology Labs (QETLabs) da University of Bristol, em colaboração com o Instituto de óptica quântica da Universidade de Ulm e Microsoft, demonstraram isso usando um sensor quântico baseado no spin do elétron em um centro de vacância de nitrogênio (NV) em um diamante.

p Os centros de vacância de nitrogênio (NV) são defeitos atômicos que podem ser encontrados ou criados em um diamante. Eles permitem que uma pessoa interaja com um único elétron, que, por sua vez, pode ser usado para detectar campos elétricos e magnéticos. Sua combinação única de alta resolução espacial e sensibilidade levou à investigação de cenários onde a atividade de neurônios individuais é monitorada e mapeada em nanoescala. Contudo, tais aplicações de ressonância magnética nuclear em nanoescala são limitadas pelo ruído da leitura óptica disponível à temperatura ambiente em configurações de última geração.

p Dr. Anthony Laing, Pesquisador principal da Universidade de Bristol, disse:"Esperamos que a implantação de nossas técnicas possa desbloquear regimes inexplorados em uma nova geração de experimentos de sensoriamento, onde o rastreamento em tempo real e as sensibilidades aprimoradas são ingredientes cruciais para explorar fenômenos em nanoescala. "

p Dr. Raffaele Santagati, Pesquisador Associado do Centro de Fotônica Quântica da Universidade de Bristol, disse:"Aqui, mostramos como o aprendizado de máquina pode ajudar a superar essas limitações para rastrear com precisão um campo magnético flutuante em temperatura ambiente com uma sensibilidade normalmente reservada para sensores criogênicos."

p O co-autor Antonio Gentile disse:"Em nosso artigo, mostramos como uma abordagem de inferência bayesiana pode aprender com sucesso o campo magnético e outras quantidades físicas importantes a partir de dados naturalmente ruidosos. Isso nos permite relaxar a complexidade do processo de leitura de dados ao custo do processamento de dados avançado. "

p Centros de vacância de nitrogênio, encontrado em imperfeições de diamante, já foram usados ​​em demonstrações de suas capacidades de detecção, mas o ruído e as interações indesejadas podem limitar sua aplicabilidade a cenários do mundo real. Os resultados apresentados neste trabalho mostram como superar essas limitações.