芬兰科研人员推出极度精准的传感技术：采用量子位与机器学习！

近日，芬兰阿尔托大学、瑞士苏黎世联邦理工工学院、俄罗斯莫斯科物理技术学院的科研人员组成的一支科研团队挑战了极限，提出一种采用量子系统测量磁场的方法，精确度超过了标准量子极限。

背景

我们测量事物的精确程度是有限的。拿X光图像来说，它就很可能是模糊不清的，而且只有专家医师才可以恰当地解读。不同组织之间的反差很小，但是可以通过更长的曝光时间、更高的照射强度来改善，或者也可以通过拍摄几张图像并叠加它们的方法来改善。

一个公认的经验法则就是所谓的“标准量子极限”：测量的精确度与可用资源的平方根成反比。换句话说，你采用的资源（时间、辐射功率、图像数量等）越多，你的测量就越精确。然而，这只能让你的认识达到这种程度：极度的精确意味着要采用极多的资源。

创新

近日，芬兰阿尔托大学（Aalto University）、瑞士苏黎世联邦理工工学院（ETH Zurich）、俄罗斯莫斯科物理技术学院（MIPT）的科研人员组成的一支科研团队挑战了极限，提出一种采用量子系统测量磁场的方法，精确度超过了标准量子极限。他们的论文发表于负有盛名的杂志《 npj Quantum Information 》。

实验仪器配置图

（图片来源：参考资料【2】）

技术

从硅芯片上铝带释放出的人造原子可用于检测磁场

（图片来源：Babi Brasileiro /芬兰阿尔托大学）

当设备被冷却至极低温度时，不可思议的事情发生了：电流在其中的流动没有受到任何阻挡，并开始表现出类似那些真实原子的量子力学特性。

当采用微波脉冲（与家用微波炉中的微波不同）辐照时，人造原子的状态发生了变化。结果表明，这种变化取决于外部施加的磁场：通过测量原子，你就可以计算出磁场。

但是为了超越标准量子极限，必须采用另一个方法，也就是采用一项与机器学习一个广泛应用的分支相似的技术：模式识别。

来自 ETH Zurich 的通讯作者，现工作于俄罗斯莫斯科MIPT 的Andrey Lebedev表示：“我们采用了一种自适应技术。首先，我们展开测量，然后根据测量结果，让我们的模式识别算法决定如何改变下一步采用的控制参数，从而实现最快速的磁场测量。”

磁场感测：限定在算法的连续步骤中的概率分布（研究中采用的两种算法分别以红色和蓝色表示），带来磁通量值的精准识别。绿色曲线是标准的量子极限分布，背景是设备的干涉图样特征。

（图片来源：Sergey Danilin 和 Sorin Paraoanu/芬兰阿尔托大学）

价值