Las técnicas cuánticas impulsadas por IA aumentan seis veces la sensibilidad del magnetómetro

• Los investigadores desarrollan un nuevo método para medir campos magnéticos utilizando sistemas cuánticos y técnicas de aprendizaje automático.
• Alcanzan una sensibilidad 6 veces superior a la que se puede conseguir con técnicas convencionales. 

Existen ciertos límites a la precisión con la que se pueden medir las cosas. Tomemos como ejemplo una imagen de rayos X, es bastante borrosa y requiere que un médico experto la interprete adecuadamente. Aunque una mayor intensidad y tiempos de exposición más prolongados podrían mejorar el contraste entre múltiples tejidos, una cantidad tan grande de radiación no es segura para los humanos.

Quizás conozca el límite cuántico estándar, que dice que la precisión de la medición es inversamente proporcional a la raíz cuadrada de los recursos dados. Cuanto más aplique recursos (potencia de radiación, tiempo, número de imágenes), más precisa será su medición. Por lo tanto, una mayor precisión significa utilizar muchos recursos.

Ahora, un equipo internacional de físicos del MIPT, la Universidad Aalto, el Instituto Landau y el Departamento de Física de ETH Zurich ha ideado un método mejor para medir campos magnéticos utilizando sistemas cuánticos y técnicas de aprendizaje automático.

Demostraron un magnetómetro con una precisión que supera el límite cuántico estándar. Averigüemos cómo lo desarrollaron.

Uso de Qubit para medir campos magnéticos con alta sensibilidad

Los investigadores han mejorado la precisión de las mediciones del campo magnético aprovechando la coherencia de un qubit, un átomo artificial superconductor. Es un dispositivo muy pequeño hecho de tiras de aluminio superpuestas sobre un chip de silicio; la misma técnica se utiliza para fabricar procesadores de computadoras y móviles.

Un qubit realizado a partir de tiras de aluminio sobre un chip de silicio | Crédito de la imagen:Babi Brasileiro / Universidad Aalto

Cuando el dispositivo se expone a temperaturas muy bajas, la corriente fluye a través de él con una resistencia casi nula y el dispositivo comienza a mostrar propiedades de la mecánica cuántica similares a las de los átomos reales. De hecho, su momento magnético intrínseco es aproximadamente 100.000 veces mayor que el de los átomos/iones reales.

El estado del qubit cambia cuando se irradia con un pulso de microondas. Este cambio depende del campo magnético externo aplicado. Así, para conocer el campo magnético, basta con medir el átomo.

En un detector de campo magnético basado en qubit, la coherencia entre 2 estados (superposiciones coherentes de estados cuánticos) oscila a la frecuencia del campo magnético que penetra en el dispositivo. Cuanto mayor sea la tasa de cambio de fase de la función de onda que se pueda medir, mayor será la precisión.

Referencia:Información cuántica de npj | doi:10.1038/s41534-018-0078-y | ETH Zúrich

Sin embargo, esto no le brindará precisiones más allá del límite cuántico estándar. Tienes que aplicar otro truco, es decir, el reconocimiento de patrones mediante aprendizaje automático.

Los investigadores aplicaron un enfoque adaptativo. Realizaron una medición y alimentaron el resultado con algoritmos de aprendizaje automático. Luego, dejaron que la IA decidiera cómo alterar un parámetro de control en el siguiente paso para llegar a la estimación más rápida del campo magnético.

Esto les permitió alcanzar una sensibilidad aproximadamente 6 veces mayor que la que se puede lograr con técnicas convencionales.

Conclusión

Esta combinación de utilización de hardware cuántico y algoritmos de aprendizaje automático supervisados en el contexto de la detección cuántica promete magnetómetros de uno o varios qubits que pueden proporcionar precisiones más allá de los límites de los detectores de campo magnético actuales.

Leer:La primera simulación del núcleo atómico en una computadora cuántica

La detección de campos magnéticos es crucial en una amplia gama de campos, desde imágenes de actividades cerebrales hasta procesamiento geológico. Es un pequeño paso hacia el uso de métodos mejorados cuánticamente para la tecnología de sensores.