仿生蛛网打造新型室温微芯片传感器

受自然界蜘蛛网的启发，荷兰代尔夫特理工大学研究人员将纳米技术和机器学习相结合，成功地设计出一种可在室温下工作的、极为精确的微芯片传感器——“蛛网纳米机械谐振器”。该设备属于迄今世界上最精确的传感器之一，能在与日常噪声极端隔离的情况下振动，表现出超过10亿的机械品质因数，是量子技术和传感技术结合的典范。这一突破性成果发表在《先进材料》杂志上，对引力和暗物质研究，以及量子互联网、导航和传感领域都有重大意义。

当温度在绝对零度（约-273.15℃）以上时，由于电荷载流子的热运动，所有的电阻都具有噪声，这种噪声被称为热噪声。而研究微小物体振动（如传感器或量子硬件中使用的振动物体）的最大挑战之一是，如何防止环境热噪声与其脆弱状态的相互作用。例如：量子硬件通常保持在接近绝对零度的温度下，但使用这种设备的冰箱每台价格高达50万欧元。

此次发明的网状微芯片传感器在室温中与噪音隔绝的情况下，共振效果极好。而且，这一发明将使建造量子设备的成本大大地降低。

该研究的领导者之一理查德·诺特表示，蜘蛛网是很好的振动探测器，因为蜘蛛通过感知网内的振动来捕猎，而非风这样的外部因素。“何不搭乘数百万年进化之旅的便车，用蜘蛛网作为超灵敏设备的初始模型呢？”

研究人员利用贝叶斯优化算法研究复杂的蜘蛛网，并建立了计算机模型。令人惊讶的是，该算法从150种不同的蜘蛛网设计中提炼出一个相对简单的模型。……