論文の概要: Spiderweb nanomechanical resonators via Bayesian optimization: inspired
by nature and guided by machine learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.04809v1
- Date: Tue, 10 Aug 2021 17:50:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-08-11 15:11:29.337788
- Title: Spiderweb nanomechanical resonators via Bayesian optimization: inspired
by nature and guided by machine learning
- Title（参考訳）: ベイズ最適化によるスパイダーウェブナノメカニカル共振器-自然に触発され機械学習に導かれる
- Authors: Dongil Shin, Andrea Cupertino, Matthijs H. J. de Jong, Peter G.
Steeneken, Miguel A. Bessa, Richard A. Norte
- Abstract要約: メカニカル共振器は、次世代技術が室温環境で動作できるようにする。
窒化ケイ素ナノ共振器はこれらの進歩において主要なマイクロチッププラットフォームとして機能する。
ここでは、環境熱環境から分離された振動モードを示すクモウェブナノメカニカル共振器を開発した。
このバイオインスパイアされた共振器はその後製造され、室内温度環境において10億以上の品質要因を持つ力学の新しいパラダイムを実験的に確認する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6116681488656471
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: From ultra-sensitive detectors of fundamental forces to quantum networks and
sensors, mechanical resonators are enabling next-generation technologies to
operate in room temperature environments. Currently, silicon nitride
nanoresonators stand as a leading microchip platform in these advances by
allowing for mechanical resonators whose motion is remarkably isolated from
ambient thermal noise. However, to date, human intuition has remained the
driving force behind design processes. Here, inspired by nature and guided by
machine learning, a spiderweb nanomechanical resonator is developed that
exhibits vibration modes which are isolated from ambient thermal environments
via a novel "torsional soft-clamping" mechanism discovered by the data-driven
optimization algorithm. This bio-inspired resonator is then fabricated;
experimentally confirming a new paradigm in mechanics with quality factors
above 1 billion in room temperature environments. In contrast to other
state-of-the-art resonators, this milestone is achieved with a compact design
which does not require sub-micron lithographic features or complex phononic
bandgaps, making it significantly easier and cheaper to manufacture at large
scales. Here we demonstrate the ability of machine learning to work in tandem
with human intuition to augment creative possibilities and uncover new
strategies in computing and nanotechnology.
- Abstract（参考訳）: 基本力の超感度検出器から量子ネットワークやセンサーまで、機械共振器は次世代技術を室温環境で動作させることができる。
現在、窒化ケイ素ナノ共振器は、周囲の熱雑音から著しく分離された機械的共振器を許容することにより、これらの進歩において主要なマイクロチッププラットフォームとなっている。
しかし、これまでのところ、人間の直観はデザインプロセスの原動力であり続けている。
ここでは,自然に触発され,機械学習によって誘導されるスパイダーウェブ型ナノメカニカル共振器を開発し,データ駆動最適化アルゴリズムによって新たに発見された「ねじりソフトクランプ」機構を用いて,環境熱環境から分離した振動モードを示す。
このバイオインスパイアされた共振器はその後製造され、室温環境では10億以上の品質因子を持つ力学の新しいパラダイムを実験的に確認した。
他の最先端の共振器とは対照的に、このマイルストーンはサブミクロンリソグラフィーの特徴や複雑なフォノニックバンドギャップを必要としないコンパクトな設計で達成され、大規模な製造でかなり簡単で安価である。
ここでは、創造性を高めるために人間の直感と連動して働く機械学習の能力を示し、コンピューティングとナノテクノロジーの新しい戦略を明らかにする。
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