對抗重力  室溫下模擬量子效應的奈米弦

編譯/高晟鈞

代爾夫特理工大學和布朗大學的研究人員開發了弦狀諧振器,在室溫環境溫度下比任何其他已知的固態物體振動時間更長,有望推動了奈米技術和機器學習領域的發展,幫助創造更靈敏的機械感測器。

代爾夫特理工大學和布朗大學的研究人員開發了弦狀諧振器,在室溫環境溫度下比任何其他已知的固態物體振動時間更長。(圖/截取自TU Delft官方X帳號)

擺動100年的鞦韆

想像一下,一個不會透過繩索損失任何能量,持續擺動近100年的鞦韆。研究團隊新開發的奈米線擁有在室溫環境下,有史以來最高的機械品質因數(能量從振動物體發出的情況),每秒振動次數可以達到100,000次。這些奈米琴弦經過專門設計,可以捕捉振動而不讓能量洩漏,隔絕來自環境熱的噪音,打開室溫量子力學的大門。

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機器學習提高設計效率

這些奈米線採用由代爾夫特理工大學開發的先進奈米技術製成,突破懸浮奈米結構的製造界限。此外作者Dongil Shin博士與Miguel Bessa一起開發了新的機器學習演算法,進一步提高設計這些大型詳細結構的效率,巧妙地利用了更簡單、更短的弦實驗,來模擬並改進更長弦的設計,使開發過程既經濟又有效。

奈米琴弦由數十億個原子組成,長3毫米,厚度僅70奈米。按比例放大的話,這相當於用玻璃製造吉他的弦,因此這種極端結構只有在重力和重量影響以不同方式進入的奈米尺度上才可行。儘管這種結構在日常尺度上不可行,但在用於測量壓力、溫度、加速度和磁場等物理量的微型設備MEMS感測中特別有用。

慣性導航和下一代麥克風

這些奈米線的影響超出了基礎科學的範圍,為高靈敏度感測器與標準微晶片技術整合提供了有前途的新途徑,進而帶來了基於振動的感測新方法。這些概念有望擴展到更複雜的領域,包含慣性導航的加速度、下一代脈克風的振動鼓面等。

資料來源:ScitechDaily

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