量子传感器将彻底改变机器人？

最近的《蚁人》电影很好地展现了量子的魅力，但量子科学的未来比小说还要光明。量子传感器这一应用已经成为世界上一些最重要的系统和技术的基础——全球定位系统 (GPS) 和磁共振成像 (MRI) 扫描仪就是最好的例子。

量子传感器和量子人工智能只是一个开始：机器人现在也正在接受量子传感器治疗。量子传感器将增强机器人的工作方式以及我们如何应用它们应对21 世纪的重要挑战。

现代技术充满了测量热、光、运动、压力或物理环境其他方面的传感器。量子传感器增加了一些新的东西。他们利用粒子在原子尺度上行为的量子特性来检测重力、电场或磁场的微小运动或变化。

由于量子传感器的工作规模如此之小，因此它们可以非常准确地测量光或其他可观察现象。这也意味着它们可以提供高度精确和稳定的测量，因为它们测量原子结构或原子粒子自旋等永远不会改变的特性。

这种准确性和可靠性使量子传感器非常有用。它们确保原子钟的滴答声与时间的节拍保持一致，这一品质使其成为 GPS 和其他定位、导航和授时 (PNT) 系统的核心。它们还广泛用于 MRI 扫描仪，为临床医生提供精细的诊断图像。他们还帮助改善科学家和工业界可获得的环境数据，这是全球可持续发展努力的一个重要方面。

不过，值得一提的是，有时如此精确和敏感可能并没有多大用处。这是因为它会导致数据中产生大量噪音。噪声数据是一个挑战，像我们的安永量子数据科学团队这样的团队正在通过实施人工智能来从噪声中分离出见解来应对。

事实上，将量子传感与其他技术相结合是一种具有巨大潜力的策略。量子传感和机器人技术就是一个很好的例子。大多数量子传感器的尺寸很小，加上它们的高灵敏度，已经导致它们被用作机械臂光纤电缆中的触觉传感元件——通过检测有关压力、振动、温度或压力的精确信息来帮助机械臂感知其环境。质地。

这种强大组合的其他潜在应用也正在出现。例如，我们开始看到量子传感器与移动机器人相结合。传感器检测到的环境信息，例如温度或磁场的微小变化，可以使机器人做出更精确的运动和决策，并为其他目的收集有价值的数据。

我们自己测试了这一点，将量子传感器连接到 Spot，这是一款设计用于移动和收集数据的四足机器人。我们测试的量子传感器旨在测量影响植物生长的光类型，称为光合有效辐射（PAR）。更准确地说，传感器测量某个时间点特定位置的光合活跃光子数量，以了解该位置的植物将接收多少 PAR。

由于该传感器在水下和地下的人工照明温室等环境中坚固可靠，因此将其连接到 Spot 等移动机器人在农业中具有宝贵的潜力，在农业中，监测和管理光线至关重要。它还可以帮助模拟新兴的大规模生物生态系统，例如沙漠中的种植园或地下农场，以帮助利用它们解决全球粮食安全问题。

我们已经看到了这一领域的开创性研究，例如卡塔尔的一个项目，研究番茄等对光非常敏感的温室植物的最佳生长策略，该项目旨在促进该国粮食安全重点关注本地种植而不是进口农产品。

为了进行简单的概念验证，我们使用标准 GoPro 安装座将传感器连接到 Spot，并对机器人进行编程，使其在我们的办公室花园中移动，以便传感器可以进行光测量。不幸的是，我们的第一个发现是丹麦的冬季对我们的植物来说“不是最佳的”！

我们的第二个目标是亲眼目睹为什么将量子传感器与移动机器人配对具有如此大的潜力。我们看到了对 Spot 进行编程以随着时间的推移定期测量花园周围的能力的特殊价值。

除了 Spot 等安装在机器人上的 PAR 传感器的农业用途之外，带有量子重力传感器的机器人还可以改变我们绘制地下结构地图的能力。通过更精确地测量重力场的差异，这些传感器可以通过更准确地绘制隧道、洞穴或天坑地图来帮助降低施工风险，并帮助环境科学家建模和预测岩浆流或地下水位的模式，以管理喷发和洪水风险。

让量子传感器进入和周围充满挑战的环境并不是机器人与量子传感器配对的唯一好处。量子传感器还可以帮助机器人更好地导航。对于 Spot 等自主机器人或自动驾驶汽车来说，能够安全、准确地导航至关重要。

量子传感器似乎也将在这方面发挥作用。2020 年 12 月，SPIDAR 项目获得了英国政府资助，用于开发用于自动驾驶汽车的基于量子的 LiDAR 系统。通过检测物体发射的单光子并用其测量检测到的物体的距离，SPIDAR将能够以比现有 3D 摄像系统更高的精度来感知物体与车辆的距离。

与当前测量激光束往返物体的传播时间的精度达到 100 毫秒的 LiDAR 系统相比，像 SPIDAR 这样的量子 LiDAR 可以测量万亿分之一秒的光子传播时间。它们还能够透过雾气或潜在的拐角处检测物体，这是当前激光雷达无法做到的。量子激光雷达的升级听起来确实是朝着自动驾驶汽车迈出的积极一步，我们可以在其中或旁边感到安全。

除了日常道路使用者之外，量子传感器还将帮助无人机和自动军用车辆等机器人在 GPS 系统无法工作或可能成为可利用弱点的环境中导航。这些非 GPS PNT 系统通常使用冷捕获离子量子传感器来测量重力和原子加速度的微小变化。随着技术变得更小、更坚固，专家相信这些系统将在商业和国防工业中具有巨大的潜力。

我们对量子传感器和机器人技术的哨声之旅表明，随着技术的不断发展， 这种结合将提供多少机会。但量子和机器人技术的结合更令人兴奋的是其更广泛的潜力，特别是当你将人工智能加入其中时。

计算机视觉和机器学习(ML) 等人工智能技术对于自主移动机器人如何感知和避开障碍物以及在特定 环境中规划其活动至关重要。但让人工智能处理器足够小、足够轻以集成到较小的机器人中是一项巨大的技术 挑战。这是因为机器视觉等流程 需要大量的计算资源。

专家认为，量子计算可以通过更快地运行算法来克服这一挑战，从而大大 降低所需的处理能力。这样做可以 开辟更多利用移动机器人的机会。这只是量子人工智能应用于机器人的一个例子——其他方面，例如量子机器学习帮助机器人更快学习的潜力，也正在探索中，毫无疑问，其他富有成果的配对也会随之而来。

总而言之，我们很清楚，量子机器人技术是一个 充满活力的领域，创新者、科学家和政府 都渴望扩展。我们相信，量子 传感器和量子人工智能只是一个开始。我们将密切关注量子机器人在实现其潜力方面迈出更大的步伐。正如他们所做的那样，他们将加入量子应用的行列，使量子科学远远超出虚构的领域。