Der Mini-Motor nutzt Geräusche, um Informationen in Kraftstoff umzuwandeln

Zu viel Hintergrundgeräusche stören in der Regel garantiert die Arbeit. Aber Physiker haben einen Motor im Mikromaßstab aus einer Glasperle entwickelt, der nicht nur dem störenden Einfluss von Lärm widerstehen kann, sondern ihn auch für einen effizienten Betrieb nutzen kann. Ihr Experiment wird in der Zeitschrift berichtet Briefe zur körperlichen Überprüfung und wurde von der Zeitschrift als Forschungshighlight ausgewählt.

Aus dem Alltag kennen wir Motoren, die Kraftstoff verbrauchen, um sich gezielt fortzubewegen und damit sinnvolle Arbeit zu verrichten. Aber die Dinge sind in der mikroskopischen Welt komplizierter, wo Geräusche in Form von Wärme die Dinge leicht zunichte machen können.

„Hitze lässt die Komponenten kleiner Maschinen ständig hin und her wackeln“, erklärt Seniorautor John Bechhoefer, Quantenphysiker an der Simon Fraser University in Burnaby, British Columbia, und Mitglied des Foundational Questions Institute, FQXi, einer Denkfabrik für Physik . Daher besteht die Wirkung eines solchen thermischen Rauschens durch Wärme in der Umgebung normalerweise darin, die Menge an nützlicher Arbeit zu reduzieren, die ein winziger Motor produzieren kann.

Aber es gibt eine spezielle Familie mikroskopisch kleiner Maschinen, sogenannte „Informationsmaschinen“, die das Rauschen tatsächlich nutzen können, um sich gezielt zu bewegen. Eine Informationsmaschine misst kleine Bewegungen, die durch Hitze verursacht werden, und verwendet diese Informationen, um selektiv diejenigen Bewegungen zu verstärken, die in die „richtige“ Richtung gehen, in die Richtung, die die Maschine erfordert.

„Eine Information Engine ist eine Maschine, die Informationen in Arbeit umwandelt“, sagt Bechhoefer.

Physiker und Ingenieure sind begeistert davon, solche winzigen Motoren zur Nutzung von Informationen zu bauen, um neuartige mikroskopische Maschinen für Anwendungen der Nanotechnologie zu entwickeln. „Es besteht großes Interesse daran, sich von den biomolekularen Maschinen inspirieren zu lassen, die die Natur entwickelt hat“, sagt Co-Autor David Sivak, Physiker ebenfalls an der SFU. „Unsere Arbeit fördert unser Verständnis darüber, wie Informationen in solchen Maschinen genutzt werden können, und weist auf mögliche Anwendungen für nachhaltige Energiegewinnung oder effizientere Computerspeicherung und -berechnung hin.“

„Eine Informationsmaschine ist eine Maschine, die Informationen in Arbeit umwandelt“, sagt John Bechhoefer.

Bechhoefer, Sivak und ihre SFU-Kollegen Tushar Saha, Joseph Lucero und Jannik Ehrich haben eine Informationsmaschine aus einer mikroskopisch kleinen Glasperle – etwa so groß wie ein Bakterium – gebaut, die in Wasser suspendiert ist. Die Perle wird von einem Laserstrahl lose gehalten, der wie eine Stütze unter dem Strahl wirkt. Die Moleküle im Wasser stoßen die Perle aufgrund natürlicher thermischer Schwankungen in der Flüssigkeit sanft an, und von Zeit zu Zeit wird die Perle aufgewühlt.

Hier kommt der Trick: Wenn das Team misst, dass sich die Perle aufgrund thermischer Schwankungen gegen die Schwerkraft nach oben bewegt hat, heben sie die Laserunterstützung an. In dieser höheren Position hat die Perle jetzt mehr gespeicherte Energie oder potenzielle Gravitationsenergie, wie ein Ball, der hochgehalten wird und bereit ist, herunterzufallen.

Das Team musste keine Arbeit aufwenden, um das Partikel hochzuheben; Diese Bewegung geschah natürlich dank des Wackelns der Wassermoleküle. Der Motor wandelt also die thermische Wärme des Wassers in gespeicherte potenzielle Gravitationsenergie um, indem er Feedback über die Bewegung der Perle verwendet, um die Laserfalle einzustellen. „Die Entscheidung, ob und um wie viel die Falle angehoben werden sollte, hängt von den Informationen ab, die wir über die Position der Perle sammeln, die als ‚Treibstoff‘ für den Motor dient“, sagt Hauptautorin Saha.

Im Prinzip funktioniert das so, aber die richtige Umsetzung der Strategie ist schwierig, wenn zu viel Messrauschen vorhanden ist, das im System durch die Helligkeit des Laserstrahls erzeugt wird, mit dem die Perle lokalisiert wird. In solchen Fällen kann die Unsicherheit in der Position des Kügelchens für jede Messung größer sein als die Bewegungen des Kügelchens, die durch die wackelnden Wassermoleküle erzeugt werden. „Messrauschen führt zu fehlgeleitetem Feedback und verschlechtert dadurch die Leistung“, sagt Saha.

„Bayesianische“ Informationsmaschine

Typische Informationsmaschinen verwenden Rückkopplungsalgorithmen, die Entscheidungen auf der letzten Messung der Position der Perle basieren, aber diese Entscheidungen können falsch sein, wenn die Messfehler groß sind. In ihrer jüngsten Veröffentlichung wollte das Team untersuchen, ob es eine Möglichkeit gibt, dieses störende Problem zu umgehen.

Sie entwickelten einen Rückkopplungsalgorithmus, der nicht einfach auf einer direkten Messung der letzten Position der Perle beruhte – da diese Messung ungenau sein könnte – sondern auf einer genaueren Messung der letzten Position der Perle, die auf allen vorherigen Messungen basierte. Dieser Filteralgorithmus war daher in der Lage, Messfehler bei seiner Schätzung zu berücksichtigen – eine sogenannte „Bayes’sche Schätzung“.

„Indem viele verrauschte Messungen auf intelligente Weise mit einem Modell der Perlendynamik kombiniert werden, kann man eine genauere Schätzung der wahren Perlenposition erhalten, wodurch die Leistungsverluste erheblich verringert werden“, sagt Lucero.

In ihrem neuen Experiment, berichtet in Briefe zur körperlichen Überprüfungdemonstrierte das Team, dass eine Informationsmaschine, die Feedback basierend auf diesen Bayes’schen Schätzungen anwendet, deutlich besser abschneidet als typische Informationsmaschinen, wenn Messfehler groß sind. Tatsächlich stoppen die meisten typischen Informationsmaschinen, wenn die Messfehler zu groß sind.

„Überraschenderweise haben wir festgestellt, dass die naive Engine, wenn Messfehler eine kritische Schwelle überschreiten, nicht mehr als reine Informationsmaschine funktionieren kann: Die beste Strategie ist, einfach die Hände hochzuwerfen und nichts zu tun“, sagt Ehrich. „Im Gegensatz dazu ist die Bayes’sche Informationsmaschine in der Lage, unabhängig von der Höhe des Messfehlers einige kleine positive Arbeit zu leisten.“

Die Fähigkeit der Bayes’schen Informationsmaschine, selbst bei großen Messfehlern Energie zu extrahieren, hat ihren Preis. Da die Bayes-Engine Informationen aus allen vorherigen Messungen verwendet, benötigt sie mehr Speicherkapazität und erfordert mehr Informationsverarbeitung.

„Ein Kompromiss ergibt sich, weil die Verringerung des Messfehlers die aus Schwankungen extrahierbare Arbeit erhöht, aber auch die Informationsverarbeitungskosten erhöht“, sagt Ehrich. Das Team fand somit maximale Effizienz bei einem mittleren Messfehlerniveau, wo es eine gute Energieextraktion erreichen konnte, ohne zu viel Verarbeitung zu erfordern.

„Es besteht großes Interesse daran, sich von den biomolekularen Maschinen inspirieren zu lassen, die die Natur entwickelt hat“, sagt David Sivak.

Das Team untersucht nun, wie sich die Dinge ändern könnten, wenn das Geräusch, das den Motor „antreibt“, von etwas anderem als Wärme herrührt. „Wir bereiten ein Papier vor, das untersucht, wie sich die optimale Rückkopplungsstrategie und Leistung ändern, wenn die Schwankungen nicht mehr nur thermisch sind“, sagt Saha, „sondern auch durch aktiven Energieverbrauch in der Umgebung entstehen, wie es in lebenden Zellen der Fall ist .“