DIgital Tхромать Tанк (DTT)

Концептуальный прогресс, дающий микророботам ноги

Интересная статья появилась в Nature, 530-531 (2020); DOI: 10.1038 / d41586-020-02421-2

Были разработаны крошечные устройства, которые могут действовать как ноги микророботов с лазерным управлением. Совместимость этих устройств с микроэлектронными системами предлагает путь к массовому производству автономных микророботов.

Видео на Youtube https://youtu.be/8b_dMsYLkUs


В 1959 году лауреат Нобелевской премии и провидец в области нанотехнологий Ричард Фейнман предположил, что было бы интересно «проглотить хирурга», то есть построить крошечного робота, который мог бы перемещаться по кровеносным сосудам для выполнения операции в случае необходимости. Это знаковое видение будущего подчеркивает современные надежды в области робототехники микрометрового размера: развертывание автономных устройств в средах, недоступных для их макроскопических аналогов. Однако создание таких роботов сопряжено с рядом проблем, включая очевидную сложность сборки микроскопического локомотива. В статье в Nature Miskin et al. с помощью устройств с электрохимическим приводом, которые перемещают управляемых лазером микророботов через жидкость и которые могут быть легко интегрированы с микроэлектронными компонентами для создания полностью автономных микророботов.

Читать

Квантовые вычисления с двенадцатью кубитами для химии

Точные расчеты электронной структуры считаются одним из наиболее ожидаемых приложений квантового компьютера, который произведет революцию в теоретической химии и других смежных областях. Используя квантовый процессор Google Sycamore, Google AI Quantum и его сотрудники выполнили моделирование с помощью вариационного квантового собственного вычислителя (VQE) двух средних химических проблем: энергии связи водородных цепочек (размером с H12) и механизма изомеризации диазола ( см. точку зрения Юаня). Моделирование проводилось на 12 кубитах с 72 двухкубитными вентилями и показало, что можно достичь химической точности, когда VQE сочетается со стратегиями минимизации ошибок. Ключевые компоненты предложенного алгоритма VQE потенциально масштабируемы для более крупных систем, которые нельзя моделировать классическим способом.

Наука, P. 1084; см. также стр. 1054