Un equipo de investigadores de TU Delft logró diseñar uno de los sensores de microchip más precisos del mundo. El dispositivo puede funcionar a temperatura ambiente, un "santo grial" para las tecnologías cuánticas y la detección. Combinando nanotecnología y aprendizaje automático inspirados en las telarañas de la naturaleza, pudieron hacer vibrar un sensor nanomecánico en un aislamiento extremo del ruido cotidiano. Este avance, publicado en Advanced Materials Rising Stars Issue tiene implicaciones para el estudio de la gravedad y la materia oscura, así como para los campos de Internet cuántico, navegación y detección.

Uno de los mayores desafíos para estudiar objetos que vibran a la escala más pequeña, como los que se usan en sensores o hardware cuántico, es cómo evitar que el ruido térmico ambiental interactúe con sus estados frágiles. El hardware cuántico, por ejemplo, suele mantenerse a temperaturas cercanas al cero absoluto (−273,15 °C), y los frigoríficos cuestan medio millón de euros cada uno. Investigadores de TU Delft crearon un sensor de microchip en forma de red que resuena extremadamente bien aislado del ruido de la temperatura ambiente. Entre otras aplicaciones, su descubrimiento hará que la construcción de dispositivos cuánticos sea mucho más asequible.

Haciendo autostop en la evolución

Richard Norte y Miguel Bessa, quienes dirigieron la investigación, buscaban nuevas formas de combinar la nanotecnología y el aprendizaje automático. Pero, ¿cómo se les ocurrió la idea de utilizar las telarañas como modelo? Richard Norte:"Llevo una década haciendo este trabajo cuando, durante el confinamiento, noté muchas telarañas en mi terraza. Me di cuenta de que las telarañas son realmente buenos detectores de vibraciones, ya que quieren medir las vibraciones dentro de la telaraña para encontrar su presa, pero no fuera de ella, como el viento a través de un árbol. Entonces, ¿por qué no hacer autostop en millones de años de evolución y usar una telaraña como modelo inicial para un dispositivo ultrasensible?

Dado que el equipo no sabía nada acerca de las complejidades de las telarañas, dejaron que el aprendizaje automático guiara el proceso de descubrimiento. Miguel Bessa:"Sabíamos que los experimentos y simulaciones eran costosos y requerían mucho tiempo, así que con mi grupo decidimos usar un algoritmo llamado optimización bayesiana para encontrar un buen diseño con pocos intentos". Dongil Shin, coautor principal de este trabajo, luego implementó el modelo informático y aplicó el algoritmo de aprendizaje automático para encontrar el nuevo diseño del dispositivo.

Sensor de microchip basado en telarañas

Para sorpresa del investigador, el algoritmo propuso una telaraña relativamente simple de 150 diseños diferentes de telaraña, que consta de solo seis hilos ensamblados de una manera engañosamente simple. Bessa:"Las simulaciones por computadora de Dongil demostraron que este dispositivo podría funcionar a temperatura ambiente, en la que los átomos vibran mucho, pero aun así tienen una cantidad increíblemente baja de energía que se filtra desde el medio ambiente; en otras palabras, un factor de mayor calidad. Con el aprendizaje automático y optimización logramos adaptar el concepto de telaraña de Richard hacia este factor de calidad mucho mejor".

Sobre la base de este nuevo diseño, el coautor Andrea Cupertino construyó un sensor de microchip con una película ultrafina de material cerámico de un nanómetro de espesor llamada nitruro de silicio. El equipo probó el modelo haciendo vibrar con fuerza la 'red' del microchip y midiendo el tiempo que tardó en detenerse la vibración. El resultado fue espectacular:una vibración aislada sin precedentes a temperatura ambiente. Norte:"Casi no encontramos pérdida de energía fuera de nuestra red de microchip:las vibraciones se mueven en un círculo en el interior y no tocan el exterior. Esto es algo así como darle a alguien un solo empujón en un columpio y hacer que se balancee durante casi un siglo sin parar".

Implicaciones para las ciencias fundamentales y aplicadas

Con su sensor basado en telaraña, los investigadores muestran cómo esta estrategia interdisciplinaria abre el camino a nuevos avances en la ciencia, al combinar diseños bioinspirados, aprendizaje automático y nanotecnología. Este paradigma novedoso tiene implicaciones interesantes para la Internet cuántica, la detección, las tecnologías de microchips y la física fundamental, por ejemplo, explorando fuerzas ultrapequeñas, como la gravedad o la materia oscura, que son notoriamente difíciles de medir. Según los investigadores, el descubrimiento no habría sido posible sin la beca Cohesion de la universidad, que dio lugar a esta colaboración entre la nanotecnología y el aprendizaje automático. + Explora más

Comprender mejor los efectos cuánticos de temperatura finita con el aprendizaje automático