Investigadores de TU Delft han diseñado uno de los sensores de microchip más precisos del mundo. Puede funcionar a temperatura ambiente, ‘santo grial’ para tecnologías cuánticas y la detección.
Combinando nanotecnología y aprendizaje automático inspirados en las telarañas de la naturaleza, pudieron hacer vibrar un sensor nanomecánico en un aislamiento extremo del ruido cotidiano.
Este avance, publicado en Advanced Materials Rising Stars Issue, tiene implicaciones para el estudio de la gravedad y la materia oscura, así como para los campos de la Internet cuántica, la navegación y la detección.
Uno de los mayores desafíos para estudiar objetos vibrantes a la escala más pequeña, como los que se usan en sensores o hardware cuántico, es cómo evitar que el ruido térmico ambiental interactúe con sus frágiles estados. El hardware cuántico, por ejemplo, generalmente se mantiene a temperaturas cercanas al cero absoluto (-273,15 ° C), y los refrigeradores cuestan medio millón de euros cada uno.
Los investigadores de TU Delft crearon un sensor de microchip en forma de telaraña que resuena extremadamente bien aislado del ruido de la temperatura ambiente. Entre otras aplicaciones, su descubrimiento hará que la construcción de dispositivos cuánticos sea mucho más asequible.
Richard Norte y Miguel Bessa, que dirigieron la investigación, buscaban nuevas formas de combinar la nanotecnología y el aprendizaje automático. Pero, ¿cómo se les ocurrió la idea de usar telarañas como modelo? «He estado haciendo este trabajo durante una década cuando, durante el encierro, noté muchas telarañas en mi terraza. Me di cuenta de que las telarañas son realmente buenos detectores de vibraciones, ya que quieren medir las vibraciones dentro de la red para encontrar su presa, pero no fuera de ella, como el viento a través de un árbol. Entonces, ¿por qué no hacer autostop en millones de años de evolución y usar una telaraña como modelo inicial para un dispositivo ultrasensible?», declara Norte en un comunicado.
Dado que el equipo no sabía nada sobre las complejidades de las telarañas, dejaron que el aprendizaje automático guiara el proceso de descubrimiento. «Sabíamos que los experimentos y simulaciones eran costosos y consumían mucho tiempo, así que con mi grupo decidimos utilizar un algoritmo llamado optimización bayesiana, para encontrar un buen diseño con pocos intentos», explicó Bessa. Dongil Shin, coautor de este trabajo, implementó el modelo de computadora y aplicó el algoritmo de aprendizaje automático para encontrar el nuevo diseño de dispositivo.
Para sorpresa del investigador, el algoritmo propuso una telaraña relativamente simple de 150 diseños diferentes de telaraña, que consta de solo seis cuerdas juntas de una manera engañosamente simple. «Las simulaciones por computadora de Dongil demostraron que este dispositivo podría funcionar a temperatura ambiente, en la que los átomos vibran mucho, pero aún tienen una cantidad increíblemente baja de energía que se filtra del medio ambiente, un factor de calidad más alto en otras palabras. Con el aprendizaje automático y Optimización logramos adaptar el concepto de telaraña de Richard hacia este factor de calidad mucho mejor», declaró Bessa.
Basado en este nuevo diseño, el coautor Andrea Cupertino construyó un sensor de microchip con una película ultrafina de material cerámico de nanómetros de espesor llamada nitruro de silicio. El equipo probó el modelo haciendo vibrar con fuerza la ‘telaraña’ del microchip y midiendo el tiempo que tardaron en detenerse las vibraciones. El resultado fue espectacular: una vibración aislada sin precedentes a temperatura ambiente.
«No encontramos casi ninguna pérdida de energía fuera de nuestra red de microchip: las vibraciones se mueven en un círculo en el interior y no tocan el exterior. Esto es algo así como darle a alguien un solo empujón en un columpio y hacer que se balancee durante casi un siglo sin parar», explicó Norte.
Con su sensor basado en telaraña, los investigadores muestran cómo esta estrategia interdisciplinaria abre un camino hacia nuevos avances en la ciencia, al combinar diseños bioinspirados, aprendizaje automático y nanotecnología. Este novedoso paradigma tiene implicaciones interesantes para Internet cuántica, detección, tecnologías de microchip y física fundamental, explorando fuerzas ultrapequeñas, por ejemplo, como la gravedad o la materia oscura, que son notoriamente difíciles de medir.
