ミニ

2022 年 11 月 14 日

Foundational Question Institute、FQXi 著

周囲の騒音が多すぎると、通常、作業が中断されることが確実です。 しかし、物理学者たちは、ガラス玉から作られたマイクロスケールのエンジンを開発しました。このエンジンは、気を散らす騒音の影響に耐えるだけでなく、それを利用して効率的に動作させることができます。 彼らの実験はジャーナル「Physical Review Letters」に報告され、同ジャーナルによって研究のハイライトとして選ばれました。

日常生活では、燃料を消費して指示された方向に移動し、有用な仕事を実行するエンジンやモーターに慣れています。 しかし、ミクロの世界では事態はさらに複雑で、熱の形をしたノイズによって簡単に物が破壊されてしまうことがあります。

「熱により、小型機械のコンポーネントは常に前後に揺れます」と、ブリティッシュコロンビア州バーナビーにあるサイモン・フレイザー大学の量子物理学者であり、物理学のシンクタンクである基礎問題研究所のメンバーである上級著者のジョン・ベクヘーファー氏は説明します。 。 したがって、通常、環境内の熱によるこのような熱雑音の影響により、小型エンジンが生み出す有用な仕事の量が減少します。

しかし、実際にノイズを利用して指示された方法で移動できる、「情報エンジン」と呼ばれる特殊な微小機械のファミリーが存在します。 情報エンジンは、熱によって引き起こされる小さな動きを測定し、その情報を使用して、機械が要求する方向に「正しい」方向に進む動きを選択的に強化することによって機能します。

「情報エンジンは、情報を仕事に変換する機械です」と Bechhoefer 氏は言います。

物理学者やエンジニアは、ナノテクノロジー用途向けの新しい顕微鏡機械を設計するために、このような小さな情報利用モーターを構築することに興奮しています。 「自然が進化させた生体分子機械からインスピレーションを得ることには大きな関心が寄せられています」と、共著者で同じくSFUの物理学者であるデイビッド・シバク氏は言う。 「私たちの研究は、そのような機械で情報がどのように利用されるかについての理解を深め、持続可能なエネルギーハーベスティングやより効率的なコンピューターのストレージと計算の用途の可能性を示唆しています。」

「情報エンジンとは、情報を仕事に変換する機械です」とジョン・ベクヘーファーは言います。

Bechhoefer、Sivak、および彼らの SFU 同僚の Tushar Saha、Joseph Lucero、Jannik Ehrich は、水に懸濁された細菌ほどの大きさの微細なガラスビーズを使用して情報エンジンを構築しました。 ビードは、ビームの下でサポートのように機能するレーザー ビームによって所定の位置に緩く保持されます。 液体内の自然な熱変動により、水中の分子がビーズを優しく衝突させ、ビーズが激しく跳ね返されることがあります。

ここにトリックがあります。チームは、熱変動により重力に逆らってビーズが上に移動したことを測定すると、レーザーのサポートを上げます。 このより高い位置では、ビーズはより多くのエネルギー、つまり重力位置エネルギーを蓄えており、ボールが持ち上げられ、今にも落ちようとしているようになります。

チームは粒子を持ち上げるために労力を費やす必要はありませんでした。 その動きは水分子の揺れのおかげで自然に起こりました。 そのため、エンジンは、ビーズの動きに関するフィードバックを使用して、水からの熱を蓄積された重力位置エネルギーに変換し、レーザートラップを調整します。 「トラップを上昇させる必要があるかどうか、また上昇させる場合はどの程度上昇させるかの決定は、エンジンの『燃料』として機能するビードの位置について収集した情報によって決まります」と筆頭著者のサハ氏は言う。

原理的にはこのように機能しますが、ビードの位置を特定するために使用されるレーザービームの明るさによってシステム内で生成される測定ノイズが多すぎる場合、この戦略を正しく実装することは困難です。 このような場合、各測定におけるビーズの位置の不確実性は、揺れる水分子によって生じるビーズの動きよりも大きくなる可能性があります。 「測定ノイズは誤ったフィードバックを引き起こし、それによってパフォーマンスを低下させます」とサハ氏は言います。

一般的な情報エンジンは、ビードの位置の最後の測定値に基づいて決定を行うフィードバック アルゴリズムを使用しますが、測定誤差が大きい場合、これらの決定は間違っている可能性があります。 最近の論文で、チームはこの破壊的な問題を回避する方法があるかどうかを調査したいと考えていました。

彼らは、ビードの最後の位置の直接測定に単純に依存するのではなく（この測定は不正確である可能性があるため）、以前のすべての測定に基づいたビードの最後の位置のより正確な測定に依存するフィードバック アルゴリズムを開発しました。 したがって、このフィルタリング アルゴリズムは、「ベイジアン推定」と呼ばれる推定を行う際の測定誤差を考慮することができました。

「ビードのダイナミクスのモデルを含む多くのノイズの多い測定を賢明な方法で組み合わせることで、ビードの真の位置のより正確な推定値を回復でき、パフォーマンスの損失を大幅に軽減できます」と Lucero 氏は言います。

Physical Review Letters で報告された新しい実験で、チームは、測定誤差が大きい場合、これらのベイズ推定に基づいてフィードバックを適用する情報エンジンが、一般的な情報エンジンよりも大幅に優れたパフォーマンスを発揮することを実証しました。 実際、測定誤差が大きすぎると、ほとんどの一般的な情報エンジンが停止します。

「測定誤差が重大なしきい値を超えると、単純なエンジンが純粋な情報エンジンとして動作できなくなることに私たちは驚きました。最良の戦略は、単に手を上げて何もしないことです」とエーリッヒ氏は言います。 「対照的に、ベイジアン情報エンジンは、測定誤差の量に関係なく、小さなプラスの効果を生み出すことができます。」

大きな測定誤差があってもエネルギーを抽出できるベイジアン情報エンジンの能力には代償が伴います。 ベイジアン エンジンは以前のすべての測定からの情報を使用するため、より多くのストレージ容量が必要となり、より多くの情報処理が必要になります。

「測定誤差を減らすと変動から抽出できる仕事が増える一方で、情報処理コストも増加するため、トレードオフが生じます」とエーリッヒ氏は言う。 したがって、チームは、あまり多くの処理を必要とせずに良好なレベルのエネルギー抽出を達成できる、中間レベルの測定誤差で最大の効率が得られることを発見しました。

「自然が進化させた生体分子機械からインスピレーションを得ることには大きな関心が集まっています」とデイビッド・シバク氏は言う。

研究チームは現在、エンジンに「燃料を供給する」騒音が熱以外のものから発生した場合に状況がどのように変化するかを調査している。 「私たちは、変動が単なる熱的なものではなく、生きた細胞の場合のように、周囲環境のアクティブなエネルギー消費によっても変動する場合に、最適なフィードバック戦略とパフォーマンスがどのように変化するかを研究する論文を準備中です」とサハ氏は言います。 。」

詳しくは： Tushar K. Saha 他、ノイズ測定を最適に利用するベイジアン情報エンジン、Physical Review Letters (2022)。 DOI: 10.1103/PhysRevLett.129.130601

雑誌情報:物理的なレビューレター

Foundational Question Institute、FQXi 提供