Uma equipe de pesquisadores da TU Delft conseguiu projetar um dos sensores de microchip mais precisos do mundo. O dispositivo pode funcionar à temperatura ambiente - um 'santo graal' para tecnologias quânticas e sensores. Combinando nanotecnologia e aprendizado de máquina inspirados nas teias de aranha da natureza, eles conseguiram fazer um sensor nanomecânico vibrar em extremo isolamento do ruído cotidiano. Este avanço, publicado nos Materiais Avançados Rising Stars Issue, tem implicações para o estudo da gravidade e da matéria escura, bem como para os campos da internet quântica, navegação e sensoriamento.
Um dos maiores desafios para estudar objetos vibrantes em menor escala, como os usados ​​em sensores ou hardware quântico, é como evitar que o ruído térmico ambiente interaja com seus estados frágeis. O hardware quântico, por exemplo, geralmente é mantido em temperaturas próximas do zero absoluto (-273,15°C), e as geladeiras custam meio milhão de euros cada. Pesquisadores da TU Delft criaram um sensor de microchip em forma de teia que ressoa extremamente bem isolado do ruído da temperatura ambiente. Entre outras aplicações, sua descoberta tornará a construção de dispositivos quânticos muito mais acessível.

Pegando carona na evolução

Richard Norte e Miguel Bessa, que lideraram a pesquisa, buscavam novas maneiras de combinar nanotecnologia e aprendizado de máquina. Mas como eles tiveram a ideia de usar teias de aranha como modelo? Richard Norte:"Já faço esse trabalho há uma década quando, durante o bloqueio, notei muitas teias de aranha no meu terraço. Percebi que as teias de aranha são realmente bons detectores de vibração, pois querem medir vibrações dentro da teia para encontrar sua presa, mas não fora dela, como o vento em uma árvore. Então, por que não pegar carona em milhões de anos de evolução e usar uma teia de aranha como modelo inicial de um dispositivo ultrassensível?"

Como a equipe não sabia nada sobre as complexidades das teias de aranha, eles deixaram o aprendizado de máquina guiar o processo de descoberta. Miguel Bessa:"Sabíamos que os experimentos e simulações eram caros e demorados, então com o meu grupo decidimos usar um algoritmo chamado otimização Bayesiana, para encontrar um bom projeto em poucas tentativas." Dongil Shin, co-primeiro autor deste trabalho, implementou o modelo de computador e aplicou o algoritmo de aprendizado de máquina para encontrar o novo design do dispositivo.

Sensor de microchip baseado em teias de aranha

Para a surpresa do pesquisador, o algoritmo propôs uma teia de aranha relativamente simples de 150 designs diferentes de teia de aranha, que consiste em apenas seis cordas unidas de maneira enganosamente simples. Bessa:"As simulações de computador de Dongil mostraram que este dispositivo poderia funcionar à temperatura ambiente, na qual os átomos vibram muito, mas ainda tem uma quantidade incrivelmente baixa de energia vazando do ambiente - um fator de maior qualidade em outras palavras. Com aprendizado de máquina e otimização, conseguimos adaptar o conceito de teia de aranha de Richard para esse fator de qualidade muito melhor."

Com base neste novo design, o co-primeiro autor Andrea Cupertino construiu um sensor de microchip com um filme ultrafino de material cerâmico de espessura nanométrica chamado nitreto de silício. A equipe testou o modelo vibrando com força a 'teia' do microchip e medindo o tempo que levou para que as vibrações parassem. O resultado foi espetacular:uma vibração isolada recorde à temperatura ambiente. Norte:"Não encontramos quase nenhuma perda de energia fora de nossa teia de microchips:as vibrações se movem em círculo no interior e não tocam o lado de fora. Isso é como dar a alguém um único empurrão em um balanço e fazê-lo balançar por quase um século sem parar."

Implicações para ciências fundamentais e aplicadas

Com seu sensor baseado em teia de aranha, os pesquisadores mostram como essa estratégia interdisciplinar abre caminho para novos avanços na ciência, combinando projetos de inspiração biológica, aprendizado de máquina e nanotecnologia. Esse novo paradigma tem implicações interessantes para a internet quântica, sensoriamento, tecnologias de microchips e física fundamental – explorando forças ultrapequenas, por exemplo, como gravidade ou matéria escura, que são notoriamente difíceis de medir. Segundo os pesquisadores, a descoberta não teria sido possível sem a bolsa de Coesão da universidade, que levou a essa colaboração entre nanotecnologia e aprendizado de máquina. + Explorar mais

Entendendo melhor os efeitos quânticos de temperatura finita com aprendizado de máquina