Двум разным группам ученых удалось экспериментально продемонстрировать квантовые явления в макроскопических механических системах. Одна из них показала, как можно сгенерировать квантовое запутанное состояние и подтвердить его наличие прямым экспериментом; а вторая научилась избегать стандартный квантовый предел в измерениях аналогичной системы. Первая и вторая работы опубликованы в журнале Science.
Наличие приставки «квантовый» в любом термине зачастую отсылает к каким-нибудь очень маленьким, микроскопическим объектам — атомам, фотонам, экситонам. На их основе можно демонстрировать эффекты, которые предсказывает и описывает квантовая механика, и создавать сенсоры и схемы для вычислений или коммуникаций. На самом деле, макроскопические объекты тоже проявляют квантовые свойства, но значительно слабее, чем классические — только тщательные эксперименты могут их выявить.
Именно такие эксперименты провели научные группы из Национального института стандартов и технологий и университета Аалто под руководством Джона Тойфеля (John D. Teufel) и Мики Силланпяя (Mika A. Sillanpää), соответственно. Первая экспериментально продемонстрировала и привела доказательства квантовой запутанности макроскопических объектов (вибрирующих мембран), а вторая исследовала обратное воздействие в квантово-механических измерениях аналогичной системы и нашла способы его избежать.
Обе работы несмотря на разные направления исследования использовали одну и ту же физическую систему — круглую сверхпроводящую алюминиевую мембрану диаметром 10 микрометров и массой 100 пикограмм, которая служит одной из пластин конденсатора. Конденсатор в свою очередь встроен в электрическую цепь и изменение напряжения в цепи приводит к регистрируемым механическим колебаниям пластины. Обе группы использовали схему с двумя чувствительными конденсаторами для того, чтобы следить за возникающими квантовыми корреляциями между ними.
Группа Тойфеля использовала микроволновые импульсы для возбуждения системы и измеряла корреляции в колебаниях микроволновых пластин. Если распределение корреляции имеет дисперсию меньше 0,5, то коррелирующие состояния будут запутаны. Измеренное учеными значение оказалось меньше 0,2. В отличие от предыдущих работ, авторы генерировали запутанность детерминировано, а не случайно, и проверяли ее наличие прямым экспериментальным способом, а не опираясь только на расчеты. Кроме того, из-за эффективности измерения, шум в системе не помешал подтвердить возникновение запутанности между двумя осциллирующими мембранами.
Другой полностью квантовый феномен — о разрушении состояния системы измерением — исследовала группа Силланпяя. В основе этого эффекта лежит принцип неопределенности Гейзенберга: невозможно с любой заданной точностью измерить и положение объекта и его импульс, потому что точное измерение одной из этих величин приводит к неизбежному изменению другой. В случае постоянного отслеживания координаты, точность измерений определяется стандартным квантовым пределом. Поэтому авторы измеряли силу, действующую на мембрану — такое измерение стандартный квантовый предел не ограничивает. Кроме того, избежать влияния измерения на систему авторам позволило эффективное кодирование одного механического осциллятора с помощью двух физических. В таком случае возникает неопределенность в коллективных степенях свободы (например, при измерении среднего координаты двух осцилляторов), но не в индивидуальных.
Ученые использовали четыре разных микроволновых сигнала для измерения разных коллективных переменных системы (полусуммы и полуразности двух квадратур). Им удалось достигнуть большей точности, чем предсказывал стандартный квантовый предел при использовании одного осциллятора. Добавление обратной связи к схеме измерения, позволило авторам сгенерировать и стабилизировать квантовое запутанное состояние двух осцилляторов, что дополняет работу их коллег из Национального института стандартов и технологий.
Помимо экспериментального доказательства запутанности и возможности измерения с заданной точностью макроскопических объектов, работы обеих групп могут применяться для создания квантовых вентилей в вычислениях с непрерывными переменными, создания эффективных измерений или для преобразования информации между разными физическим платформами.
Вопросы неразрушающих измерений и генерации запутанности физики исследуют и в рамках других платформ с микрообъектами: российские физики использовали квантовую метрологию для высокоточных измерений, исследователи из Австралии и Японии провели неразрушающее измерение кубита на дефекте, а группе физиков из Китая и США удалось запутать охлажденный атом и молекулу.
Оксана Борзенкова
А также измерит расстояние до них
Американские ученые разработали технологию пассивного теплового зрения HADAR, которая по инфракрасному изображению получает информацию о температуре, материалах и текстуре поверхности объектов, их излучательной способности, а также умеет измерять расстояние. Технология позволяет в ночных условиях получать изображение, сопоставимое по качеству со стереоскопическими изображениями, получаемыми обычными RGB камерами при дневном освещении. Статья опубликована в журнале Nature. Для автономной навигации и взаимодействия с людьми роботам и беспилотникам нужна информация об окружении, которую они получают с помощью камер, лидаров, сонаров или радаров. Однако обычные камеры зависят от условий освещенности и плохо работают в ночное время и при плохой погоде. Кроме этого информация, получаемая с камер не содержит физического контекста, что может приводить к некорректной работе нейросетевых алгоритмов автопилота, который, к примеру, не может отличить настоящего человека от манекена. Активные сенсоры, такие как лидары и радары, при резком росте их числа начинают взаимно влиять друг на друга. Выходом могло бы стать использование в условиях недостаточной видимости камер, работающих в инфракрасном диапазоне. Однако из-за так называемого «эффекта призрачности» получаемые тепловизором изображения обычно выглядят как пятна без четкой текстуры. Это связано с тем, что поверх отражающихся от объекта инфракрасных лучей, которые несут информацию об особенностях его рельефа, накладывается его собственное тепловое излучение, которое засвечивает эту полезную информацию. Группа ученых под руководством Зубин Джакоб (Zubin Jacob) из Университета Пердью смогла справиться с этой проблемой. Они разработали технологию под названием HADAR (акроним от слов heat-assisted detection and ranging), которая с помощью машинного обучения извлекает из изображений, полученных в инфракрасном диапазоне, информацию о температуре объектов, излучательной способности материалов, из которых они состоят, а также их физической текстуре. Кроме того, технология позволяет определять расстояние до объектов на изображении. Выделение информации о собственном излучении объектов позволяет избавиться от «эффекта призрачности» и получить информацию о текстуре. Для этого авторы используют данные из библиотеки материалов, которая содержит информацию об их излучательной способности. Инфракрасное изображение фиксируется с помощью гиперспектральной камеры, после чего данные поступают на вход нейросетевой модели, которая производит декомпозицию исходных данных, выделяя из них информацию о температуре, собственном излучении и текстуре. Для обучения алгоритма исследователи использовали как настоящие изображения, полученные с помощью камеры, так и множество сгенерированных трехмерных сцен. Возможности технологии демонстрирует одна из сцен, на которой при слабом освещении запечатлен автомобиль черного цвета и человек, рядом с которым установлен вырезанный из картона портрет Альберта Эйнштейна в натуральную величину. Изображения, полученные с помощью обычной камеры, лидара и HADAR затем использовали для определения объектов с помощью алгоритма распознавания изображений. На изображении, полученном с помощью обычной камеры, алгоритм ошибочно распознал двух людей, приняв картонную фигуру за человека. На данных, полученных лидаром, оказалось невозможно определить автомобиль. При этом HADAR смог выделить все составляющие сцены, а также определить, что одна из человеческих фигур имеет сигнатуру краски на поверхности, а вторая покрыта тканью. Созданная технология может значительно улучшить системы автономной навигации беспилотных транспортных средств и роботов, дополнив уже существующие системы или даже заменив их. HADAR позволяет определять объекты и измерять расстояние по данным, полученным в ночное время, так же хорошо, как это делают традиционные системы компьютерного зрения, которые используют данные с камер в условиях дневного освещения. По словам авторов работы, в дальнейшем им предстоит решить проблему высокой стоимости оборудования для гиперспектральной съемки и невысокой производительности алгоритма. Сейчас процесс получения изображений и их обработки занимает минуты, но для работы в режиме реального времени это время необходимо сократить. Ранее мы рассказывали, как физики создали лидар, способный распознать метровые детали с рекордного расстояния в 45 километров в условиях высокого шума и слабого сигнала.