Erittäin tarkkaa anturiteknologiaa kvanttibittien ja koneoppimisen avulla
Aalto-yliopiston johtama tutkijaryhmä on kvanttifysiikan ja koneoppimisen menetelmiä yhdistelemällä kehittänyt magnetometrin, jonka tarkkuus rikkoo kvanttirajan.
Minkä tahansa asian mittaamisessa tarkkuudella on rajansa. Esimerkiksi röntgenkuvat ovat melko epäselviä, ja vain asiantunteva lääkäri pystyy tulkitsemaan niitä kunnolla. Kudosten välinen kontrasti on sangen heikko, mutta sitä voisi parantaa pidentämällä altistusaikaa, lisäämällä säteiden tehoa tai ottamalla lukuisia kuvia. Se on kuitenkin mahdotonta, koska ihmisen voi turvallisesti altistaa röntgensäteille vain rajallisen ajan ja määrän. Kuvien ottaminen taas vie aikaa ja resursseja.
Yleinen nyrkkisääntö mittaustarkkuudelle on niin sanottu kvanttiraja: tarkkuus paranee käänteisesti suhteessa käytettävissä olevien resurssien neliöjuureen. Toisin sanoen, mitä enemmän resursseja – aikaa, säteilytehoa, kuvien määrää – käytetään, sitä tarkempia mittaukset ovat. Loputtomia resursseja ei kuitenkaan ole olemassa.
Aalto-yliopiston, Zürichin teknillisen yliopiston (ETH) ja Moskovan MIPT:n ja Landau-instituutin tutkijoiden ryhmä on kuitenkin yrittänyt luoda poikkeuksen nyrkkisääntöön ja kehittänyt tavan mitata magneettikenttiä kvanttijärjestelmän avulla. Heidän magnetometrillään on mahdollista ylittää tarkkuuden kvanttiraja.
Arvostetussa npj Quantum Information -lehdessä julkaistussa artikkelissaan ryhmä osoittaa, miten magneettikentän mittaamisen tarkkuutta voidaan parantaa hyödyntämällä suprajohtavan keinotekoisen atomin, kvanttibitin, häiriötöntä tilaa. Ryhmän käyttämä kvanttibitti eli kubitti on erittäin pieni laite, joka on tehty piisirun päällä höyrystetyistä alumiiniliuskoista. Valmistustapa muistuttaa älypuhelinten ja tietokoneiden prosessorien valmistuksessa käytettävää tekniikkaa.
Magneettikenttien tarkka havaitseminen on tärkeää monilla aloilla geologisesta etsinnästä aivotoiminnan kuvantamiseen. Tutkijoiden mukaan heidän tuloksensa ovat ensi askel kvanttitehostettujen menetelmien käytölle sensoriteknologiassa.
”Halusimme rakentaa tehokkaan ja mahdollisimman vähän kohteeseen kajoavan mittaustekniikan. Esimerkiksi herkkiin kudosnäytteisiin on joko käytettävä mahdollisimman matalia tehoja tai mahdollisimman lyhyttä mittausaikaa”, Aalto-yliopiston Գٳپ-ٳٰܳ쾱ܲän johtaja Sorin Paraoanu ٳää.
Kun kvanttilaite jäähdytetään erittäin matalaan lämpötilaan, sähkövirta virtaa laitteessa ilman vastusta, ja laitteen kvanttimekaaniset ominaisuudet alkavat muistuttaa oikeiden atomien ominaisuuksia. Kun kvanttibittiä säteilytetään mikroaaltopulssilla – samantapaisella kuin tavallisessa mikroaaltouunissa – sen tila muuttuu. Muutos taas riippuu käytetystä ulkoisesta magneettikentästä: kvanttibittiä mittaamalla voidaan mitata myös magneettikenttää.
Kvanttirajan ylittämiseksi on kuitenkin tehtävä vielä yksi temppu: ottaa avuksi hahmontunnistukseksi kutsuttu koneoppimisen menetelmä.
”Teemme ensin mittauksen ja annamme sen jälkeen hahmontunnistusalgoritmin päättää tuloksen perusteella, miten parametreja pitää muuttaa, jotta magneettikentästä saadaan nopein arvio”, kertoo Andrey Lebedev, joka on osallistunut tutkimuksen tekemiseen Zürichin teknillisessä yliopistossa ja työskentelee nyt Moskovan MIPT:ssä.
”Työmme on hyvä esimerkki käytännön kvanttiteknologiasta: yhdistämällä kvantti-ilmiö koneoppimiseen perustuvaan mittaustekniikkaan magnetometrin herkkyys paranee niin, että se rikkoo kvanttirajan”, Lebedev sanoo.
Aalto-yliopiston tutkijoiden työtä on tehty osana Teknillisen fysiikan laitoksen Centre for Quantum Engineering -keskuksen sekä Suomen Akatemian kvanttiteknologian kansallista huippuyksikköä . Kokeellisen tutkimuksen mahdollisti kansallinen tutkimusinfrastruktuuri .
Tutkimusartikkeli: S. Danilin, A.V. Lebedev, A. Vepsäläinen, G.B. Lesovik, G. Blatter, ja G.S. Paraoanu, Quantum-enhanced magnetometry by phase estimation algorithms with a single artificial atom. npj Quantum Information (2018) 4: 29.
doi:10.1038/s41534-018-0078-y
äپٴᲹ:
Gheorghe-Sorin Paraoanu
Aalto-yliopisto
Teknillisen fysiikan laitos
sorin.paraoanu@aalto.fi
puh. 050 344 2650
Lue lisää uutisia
Hämeenlinnan taidemuseon näyttely herättää teokset henkiin elokuvan keinoin
Hämeenlinnan taidemuseossa nähdään yhteistyössä Aalto-yliopiston elokuvataiteen laitos ELO:n kanssa toteutettu Kehyskertomuksia: 24 fps / Reframing Cinema -näyttely.
Jätteet pois silmänpohjasta – kuivan ikärappeuman hoitoon on kehitetty lääketieteellinen hoitomenetelmä
Silmänpohjan ikärappeumasta kärsii reilu kolmasosa yli 80-vuotiaista. Valtaosalla kyseessä on taudin kuiva muoto, joka etenee hitaasti. Tähän kansantautiin ei ole tehokasta hoitoa, vaikka esimerkiksi antioksidanttien käyttöä on kokeiltu. Silmänpohjan ikärappeuman kuivan muodon eteneminen voidaan nyt mahdollisesti pysäyttää uudella, Aalto-yliopiston tutkijoiden kehittämällä hoitomenetelmällä.
Tekoäly saa meidät yliarvioimaan kognitiiviset kykymme – tutkimus paljastaa käänteisen ylivertaisuusvinouman
Uusi tutkimus varoittaa luottamasta sokeasti suuriin kielimalleihin loogisessa päättelyssä. Jos ChatGPT-keskustelussa käyttää vain yhden kehotteen, tekoälyn hyödyllisyys jää paljon rajallisemmaksi kuin käyttäjät ehkä ymmärtävät.