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14. November 2022

vom Foundational Questions Institute, FQXi

Zu viel Hintergrundgeräusche stören in der Regel garantiert die Arbeit. Aber Physiker haben einen Motor im Mikromaßstab entwickelt – hergestellt aus einer Glasperle –, der nicht nur dem störenden Einfluss von Lärm standhält, sondern ihn auch für einen effizienten Betrieb nutzen kann. Über ihr Experiment wird in der Zeitschrift Physical Review Letters berichtet und von der Zeitschrift als Forschungshighlight ausgewählt.

Aus dem Alltag kennen wir Motoren, die Kraftstoff verbrauchen, um sich gezielt fortzubewegen und so nützliche Arbeit zu leisten. Aber in der mikroskopischen Welt sind die Dinge komplizierter, wo Lärm in Form von Wärme leicht Dinge zunichtemachen kann.

„Durch Hitze bewegen sich die Komponenten kleiner Maschinen ständig hin und her“, erklärt der leitende Autor John Bechhoefer, Quantenphysiker an der Simon Fraser University in Burnaby, British Columbia, und Mitglied des Foundational Questions Institute, FQXi, einer Denkfabrik für Physik . Daher besteht die Wirkung eines solchen thermischen Rauschens durch die Wärme in der Umgebung normalerweise darin, dass die Menge an nützlicher Arbeit, die ein kleiner Motor leisten kann, verringert wird.

Es gibt jedoch eine spezielle Familie mikroskopischer Maschinen, sogenannte „Informationsmaschinen“, die den Lärm tatsächlich nutzen können, um sich gezielt zu bewegen. Eine Informationsmaschine misst kleine Bewegungen, die durch Hitze verursacht werden, und nutzt diese Informationen, um selektiv diejenigen Bewegungen zu verstärken, die in die „richtige“ Richtung gehen, in die Richtung, die die Maschine benötigt.

„Eine Informationsmaschine ist eine Maschine, die Informationen in Arbeit umwandelt“, sagt Bechhoefer.

Physiker und Ingenieure freuen sich über den Bau solch winziger, informationsverarbeitender Motoren, um neuartige mikroskopische Maschinen für nanotechnologische Anwendungen zu entwickeln. „Es besteht großes Interesse daran, sich von den biomolekularen Maschinen inspirieren zu lassen, die die Natur entwickelt hat“, sagt Co-Autor David Sivak, ebenfalls Physiker an der SFU. „Unsere Arbeit erweitert unser Verständnis darüber, wie Informationen in solchen Maschinen genutzt werden können, und weist auf mögliche Einsatzmöglichkeiten für eine nachhaltige Energiegewinnung oder eine effizientere Computerspeicherung und -berechnung hin.“

„Eine Informationsmaschine ist eine Maschine, die Informationen in Arbeit umwandelt“, sagt John Bechhoefer.

Bechhoefer, Sivak und ihre SFU-Kollegen Tushar Saha, Joseph Lucero und Jannik Ehrich haben eine Informationsmaschine aus einer mikroskopisch kleinen Glasperle – etwa der Größe eines Bakteriums – gebaut, die in Wasser suspendiert ist. Die Perle wird durch einen Laserstrahl, der wie eine Stütze unter dem Balken wirkt, lose an Ort und Stelle gehalten. Die Moleküle im Wasser stoßen die Perle aufgrund natürlicher thermischer Schwankungen in der Flüssigkeit sanft hin und her, und von Zeit zu Zeit wird die Perle hochgeschüttelt.

Hier kommt der Trick: Wenn das Team misst, dass sich die Perle aufgrund thermischer Schwankungen entgegen der Schwerkraft nach oben bewegt hat, hebt es den Laserträger an. In dieser höheren Position verfügt die Perle jetzt über mehr gespeicherte Energie oder potenzielle Gravitationsenergie, wie eine hochgehaltene Kugel, die bereit ist, fallen zu lassen.

Das Team musste keine Arbeit aufwenden, um das Partikel anzuheben; Diese Bewegung geschah auf natürliche Weise dank der Bewegungen der Wassermoleküle. Der Motor wandelt also die Wärme des Wassers in gespeicherte potentielle Gravitationsenergie um und nutzt dabei die Rückmeldung über die Bewegung der Perle, um die Laserfalle anzupassen. „Die Entscheidung, ob und um wie viel die Falle angehoben werden soll, hängt von den Informationen ab, die wir über die Position der Perle sammeln, die als ‚Treibstoff‘ für den Motor fungiert“, sagt Hauptautorin Saha.

Im Prinzip funktioniert das so, aber die korrekte Umsetzung der Strategie ist schwierig, wenn im System zu viel Messrauschen entsteht, das durch die Helligkeit des Laserstrahls entsteht, mit dem die Perle lokalisiert wird. In solchen Fällen kann die Unsicherheit der Position der Perle bei jeder Messung größer sein als die Bewegungen der Perle, die durch die wackelnden Wassermoleküle verursacht werden. „Messrauschen führt zu fehlgeleitetem Feedback und beeinträchtigt dadurch die Leistung“, sagt Saha.

Typische Informationsmaschinen verwenden Feedback-Algorithmen, die Entscheidungen auf der Grundlage der letzten Messung der Wulstposition treffen. Diese Entscheidungen können jedoch falsch sein, wenn die Messfehler groß sind. In ihrer jüngsten Arbeit wollte das Team untersuchen, ob es eine Möglichkeit gibt, dieses störende Problem zu umgehen.

Sie entwickelten einen Feedback-Algorithmus, der nicht einfach auf einer direkten Messung der letzten Position der Perle beruhte – da diese Messung ungenau sein könnte –, sondern stattdessen auf einer genaueren Messung der letzten Position der Perle, die auf allen vorherigen Messungen basierte. Dieser Filteralgorithmus war somit in der Lage, Messfehler bei der Erstellung seiner Schätzung – einer sogenannten „Bayes’schen Schätzung“ – zu berücksichtigen.

„Durch die intelligente Kombination vieler verrauschter Messungen unter Einbeziehung eines Modells der Wulstdynamik kann man eine genauere Schätzung der wahren Wulstposition erhalten und so die Leistungsverluste deutlich abmildern“, sagt Lucero.

In ihrem neuen Experiment, über das in „Physical Review Letters“ berichtet wird, zeigte das Team, dass eine Informationsmaschine, die auf diesen Bayes'schen Schätzungen basierendes Feedback anwendet, bei großen Messfehlern deutlich besser abschneidet als typische Informationsmaschinen. Tatsächlich stoppen die meisten typischen Informationsmaschinen, wenn die Messfehler zu groß sind.

„Wir waren überrascht, dass die naive Engine nicht mehr als reine Informationsmaschine funktionieren kann, wenn Messfehler eine kritische Schwelle überschreiten: Die beste Strategie ist, einfach die Hände hochzuwerfen und nichts zu tun“, sagt Ehrich. „Im Gegensatz dazu ist die Bayes'sche Informationsmaschine in der Lage, unabhängig von der Größe des Messfehlers kleine positive Ergebnisse zu erzielen.“

Die Fähigkeit der Bayes'schen Informationsmaschine, auch bei großen Messfehlern Energie zu extrahieren, hat ihren Preis. Da die Bayes-Engine Informationen aus allen vorherigen Messungen nutzt, benötigt sie mehr Speicherkapazität und erfordert mehr Informationsverarbeitung.

„Ein Kompromiss entsteht, weil die Reduzierung des Messfehlers den aus Schwankungen entnehmbaren Aufwand erhöht, aber auch die Informationsverarbeitungskosten erhöht“, sagt Ehrich. Das Team fand somit maximale Effizienz bei einem mittleren Messfehlerniveau, wo es ein gutes Maß an Energiegewinnung erreichen konnte, ohne zu viel Verarbeitung zu erfordern.

„Es besteht großes Interesse daran, sich von den biomolekularen Maschinen inspirieren zu lassen, die die Natur entwickelt hat“, sagt David Sivak.

Das Team untersucht nun, wie sich die Dinge ändern könnten, wenn das Geräusch, das den Motor „antreibt“, von etwas anderem als Hitze herrührt. „Wir bereiten eine Arbeit vor, die untersucht, wie sich die optimale Feedback-Strategie und Leistung ändern, wenn die Schwankungen nicht mehr nur thermischer Natur sind“, sagt Saha, „sondern auch durch aktiven Energieverbrauch in der Umgebung entstehen, wie es in lebenden Zellen der Fall ist.“ ."

Mehr Informationen: Tushar K. Saha et al., Bayesian Information Engine that Optimally Exploits Noisy Measurements, Physical Review Letters (2022). DOI: 10.1103/PhysRevLett.129.130601

Zeitschrifteninformationen:Briefe zur körperlichen Untersuchung

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