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納米技術(shù)的重大進步使機械諧振器得到了顯著改善，目前氮化硅納米諧振器通過允許機械諧振器的運動與環(huán)境熱噪聲顯著隔離而成為領(lǐng)先的微芯片平臺。然而，迄今為止，人類直覺仍然是設(shè)計過程背后的驅(qū)動力。

圖1. 用于設(shè)計蜘蛛網(wǎng)納米機械諧振器的貝葉斯優(yōu)化過程概述

在此，荷蘭代爾夫特理工大學(xué)Miguel A. Bessa, Richard A. Norte等人受大自然的啟發(fā)并在機器學(xué)習(xí)的指導(dǎo)下，開發(fā)了一種蜘蛛網(wǎng)納米機械諧振器，該諧振器通過數(shù)據(jù)驅(qū)動優(yōu)化算法發(fā)現(xiàn)的新型“扭轉(zhuǎn)軟夾緊”機制表現(xiàn)出與周圍熱環(huán)境隔離的振動模式。

基于該機制，諧振器在室溫環(huán)境中表現(xiàn)出超過10億的高機械品質(zhì)因數(shù)（Q_m），避免了輻射損失且而無需使用聲子晶體或亞微米光刻特征，使其大規(guī)模制造變得更加容易和便宜。

因此，該諧振器（具有微米級特征）可以通過光刻可靠地大規(guī)模制造，雖然高Q_m諧振器通常需要約20~30 nm的厚度，但作者設(shè)計了50 nm的厚度以簡化制造。

圖2. 優(yōu)化的蜘蛛網(wǎng)設(shè)計表現(xiàn)出軟夾緊模式

此外，該諧振器的低耗散率（f_m/Q_m≈75 μHz）也代表了朝高精度傳感應(yīng)用和室溫量子技術(shù)邁出的重要一步，這包括量子限制力顯微鏡、“無腔”冷卻方案和室溫下運動的量子控制。本文提出的機器學(xué)習(xí)算法獨立地研究了自然界中蜘蛛網(wǎng)實際使用的扭轉(zhuǎn)振動機制，而無需了解蜘蛛網(wǎng)如何檢測獵物。

盡管如此，這種由機器學(xué)習(xí)引導(dǎo)的數(shù)據(jù)驅(qū)動探索只是合理設(shè)計下一代納米機械諧振器的第一步，實現(xiàn)高Q_m共振模式的演示方法不限于特定蜘蛛網(wǎng)，甚至可能適用于各種幾何形狀和設(shè)計。作者預(yù)計機器學(xué)習(xí)優(yōu)化以及新的制造技術(shù)將在未來十年內(nèi)導(dǎo)致納米技術(shù)前所未有的大發(fā)展。

圖3. 貝葉斯優(yōu)化的最佳蜘蛛網(wǎng)納米機械諧振器的實驗表征

Spiderweb Nanomechanical Resonators via Bayesian Optimization: Inspired by Nature and Guided by Machine Learning, Advanced Materials 2021. DOI: 10.1002/adma.202106248

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AM：基于貝葉斯優(yōu)化的蜘蛛網(wǎng)仿生納米機械諧振器

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