《生物模拟激发的核心天篷量子点:被困在空间中的离子激发了动能的荧光转换。》

  • 来源专题:纳米科技
  • 编译者: 郭文姣
  • 发布时间:2017-10-19
  • 紧密填充的空心球体,通过柱子连接到一个CdSe量子点(QD)核心产生离子通过的通道。这个特殊的结构是由cdse@卡巴(O)@cl/N(Caprylyl)3Me1表示的,表明在由carboranyl球体(carboranyl膦酸盐、碳水化合物(O)和CdSe核心组成的林冠之间的通道中存在氯离子。由于紧密的包装,球体产生开口。由于N(Caprylyl)3Me1作为一个插头,这些转换为盖茨。cdse@卡巴(O)@cl/总成是带负电荷的,因为Cd正电荷在数量上超过了由于Se,磷化酸,以及非常重要的,被困的氯离子,负荷量由阳离子表面活性剂得到补偿。结果表明,这种协同效应产生了一种前所未有的现象,即动态荧光切换。人们观察到,这些材料的亮度会发光,然后失去其亮度,在动能的作用下,会发光,回到最大的能量。这个过程会持续很长一段时间,至少会持续半年。在QDs中这种新型的架构被命名为“核心天棚QDs”。在这种情况下,本研究证明了一种特性,即动力学荧光转换,是在QDs通道中捕获Cl的结果,但其他的特性可以通过对阴离子的明智选择,甚至是将空心球与地面连接起来的柱子来设想。

    ——文章发布于2017年10月17日

相关报告
  • 《半导体激发的超导量子计算设备:使用来自半导体自旋量子比特的设计理念的超导量子计算的实现》

    • 来源专题:宽带移动通信
    • 编译者:gaof
    • 发布时间:2016-05-23
    • 综述: 据最新的一项报道,将来超导量子计算机的建设者或许可以从半导体器件中学到点一点东西,通过利用自然世界和半导体行业的好点子,研发人员或许能够大大简化由半导体构建的量子设备的操作。他们称这位‘半导体激发’的方法,并认为这能够为提高超导量子电路提供有用的指南。 根据最近一周自然通讯期刊的报道,将来超导量子计算机的建设者或许可以从半导体器件中学到点一点东西,通过利用自然世界和半导体行业的好点子,研发人员或许能够大大简化由半导体构建的量子设备的操作。他们称这位‘半导体激发’的方法,并认为这能够为提高超导量子电路提供有用的指南。 超导量子比特,或者称量子位是由超导器件(比如导线、电容或非线性电感)组成的电路,这种电路对于电流来说电阻为零。从零开始设计这些电路提供了极大的灵活性,向实现全面的量子计算机又走进了一步,另一方面,从半导体材料比如超高纯度硅中发现的量子比特为量子计算提供了很好的性能,比如较长的量子存储时间和更快的两个量子比特逻辑门。这些优点也有一定的限制,但是这些限制引起了半导体领域的创造性的解决方案。 物理科学实验室和马里兰大学帕克分校的Yun-Pil Shim和Charles Tahan也在探索来源于半导体量子的创意对设计超导量子计算机更好的方法是否有用,首先第一步,他们想要对最先进的超导量子比特应用新颖的控制方法,他们发现可以通过使用从半导体量子比特领域发展而来的解决方案,消除最昂贵的控制开销之一的微波源。值得注意的是,他们发现了一个更高效地超导量子比特的实现方法,使得比原始的半导体方法更容易实现。 “如果可以在人造超导电路上模拟半导体量子的属性,就可以两全其美,” Tahan说,“在海量参数中,有时候自然是最佳的指南。” 量子比特可以在许多不同的物理平台上实现,比如超导电路或电子自旋。自选是粒子的量子特性,物理学家通常认为粒子是小的磁体,可以指向外加磁场的方向,这导致了量子0和1的叠加态,这是量子比特的关键特征。在一些系统中,因为这些自旋量子比特不受常见的噪声源如电场的影响,所以能够鲁棒地携带量子信息。 自旋和超导量子比特以相似的方式控制,考虑到量子比特逻辑门,微波射线能够驱动两者的两个量子位之间的转换。但是半导体自旋量子比特也是不同的,他们通常与环境有着弱耦合,引起长的记忆时间但是缓慢的量子逻辑门。另外,自旋量子比特非常小,使得他们易受临近自旋的影响。 通过研发“全电气”的方案实现量子计算,可以解决以上两个问题,这种方法使用多个物理自旋代表一个量子比特,这种“经过编码”的量子比特操作由物理自旋之间的成对的相互作用完成。每一个量子比特编码至少需要三个自旋电子,需要大量的物理脉冲实现一个编码的逻辑门,很显然这对于量子计算来说代价太大了,特别是脉冲不是完美的时候。 Shim和Tahan表示编码的量子的方法比特甚至比超导量子比特更好。事实上,他们发现称为transmons或fluxmons的超导量子位可以单独调整,每个编码量子比特仅仅需要两个物理量子比特。更重要的是,编码逻辑门的时间和错误率并没有改变很多。举个例子来说,受控非门在半导体自旋中大概需要20对量子比特作用才能完成,Shim和Tahan表示相似的二量子比特门仅仅需要两个二量子比特脉冲就能实现,这意味着所有的量子比特逻辑门可以由快速的直流脉冲实现,而不需要依赖于微博激发的量子比特旋转。 文章的作者称他们的方案可以由目前的超导量子比特和控制方法实现,但是仍然存在一些开放性的问题,编码方案中,初始化量子比特可能是噪声,无处不在的“transmon”量子比特性能可能被新型的“fluxmon”或 “fluxonium”量子比特类型超过。 量子计算机必须保存外部干扰的量子比特一个计算进程的时间,尽管超导量子比特的质量发展很快(量子比特的生存期超过了100微秒,远远超过十年前的10纳秒),量子比特逻辑门错误率仍然受金属、绝缘体和整合这些设备的接口的损耗的限制。这些同样限制了提出的编码方案的性能,在这些基础设备问题上还有巨大的进步空间。 通往全面量子计算的道路上的一个关、关键目标是“容错”量子纠错的示范,在一个包含由许多物理量子比特的逻辑量子比特上重复纠错能够降低物理量子逻辑门的错误率。去除微波控制的需求和其他量子编码方案的优势,可以很容易地用超导量子比特实现逻辑量子比特,虽然作者相信这代表着进步,他们建议近距离关注自旋量子比特可以获得额外的发展进步
  • 《合成生物学能激发下一波人工智能吗?》

    • 来源专题:人类遗传资源和特殊生物资源流失
    • 编译者:yanyf@mail.las.ac.cn
    • 发布时间:2019-12-12
    • 在20世纪初建造世界上第一架飞机的过程中,莱特兄弟从鸟类“富有洞察力的”运动中获得了灵感。他们观察并逆向设计了自然界中翅膀的各个方面,这反过来又帮助他们在空气动力学和推进方面做出了重要的发现。 同样,要制造会思考的机器,为什么不从我们两耳之间的三磅物质中寻找灵感呢?人工智能的先驱、图灵奖的获得者杰弗里·辛顿(Geoffrey Hinton)似乎同意这个观点:“我一直认为,让人工智能发挥作用的唯一方法,就是用类似人类大脑的方式进行计算。” 那么,人工智能(AI)的下一步是什么?下一波人工智能会受到生物学快速发展的启发吗?在分子水平上理解大脑回路的工具能让我们对人类思维如何运作有一个更高的系统层次的理解吗? 答案很可能是肯定的,在学习生物系统和开发人工系统之间的思想交流实际上已经持续了几十年。 机器学习的起源:人类脑科学 首先,生物学和机器学习有什么关系?你可能会惊讶地发现,机器学习的进步在很大程度上源于心理学和神经科学的洞见。强化学习(RL)是机器学习的三种范式之一(另外两种是监督学习和非监督学习),它起源于20世纪40年代的动物和认知神经科学研究。RL是当今一些最先进的人工智能系统的核心,比如广为宣传的AlphaGo,它是领先人工智能公司谷歌DeepMind开发的人工智能代理。AlphaGo在围棋比赛中击败了世界顶级棋手。围棋是一种中国棋类游戏,棋盘组合比宇宙中的原子还多。 尽管AlphaGo在围棋比赛中表现出了超人的能力,但它的人类对手仍然拥有比它多得多的智力。他会开车,会说外语,会踢足球,在任何环境下都能完成无数其他的任务。目前的人工智能系统在很大程度上无法利用学到的知识来玩扑克,并将其转移到其他任务上,比如玩《妙探寻凶》(Cluedo)游戏。这些系统专注于单一、狭窄的环境,需要大量的数据和培训时间。尽管如此,他们还是会犯一些简单的错误,比如把吉娃娃当成松饼! 儿童和人工智能系统有什么共同点 与儿童学习类似,强化学习基于人工智能系统与其环境的交互作用。它采取行动,寻求最大限度的奖励和避免惩罚。在好奇心的驱使下,孩子们是积极的学习者,他们会同时探索周围的环境,预测自己的行为结果,从而建立起随意思考的心智模型。例如,如果他们决定推红色的车,打翻花瓶,或者爬向另一个方向,他们会根据行动的结果调整自己的行为。 孩子们会体验到不同的环境,他们会发现自己在不同的环境中,以不同寻常的方式,与各种情境和物体的性情进行导航和互动。就像孩子大脑发育可以激发人工智能系统的发展,RL代理的学习机制是平行于大脑的学习机制由释放多巴胺,一种神经递质中枢神经系统的关键——火车前额叶皮层响应的经验,因此形状刺激反应协会以及结果的预测。 合成生物学和人工智能 生物学是人工智能最有希望的受益者之一。从研究导致肥胖的令人难以置信的基因突变组合,到研究导致某些细胞失控并产生癌症的错综复杂的途径,生物学产生了大量复杂、令人费解的数据。但是这些数据集中包含的信息通常提供了有价值的见解,可以用来改善我们的健康。 在合成生物学领域,工程师们试图“重新连接”活的有机体,并用新功能对它们进行编程,许多科学家正利用人工智能设计更有效的实验,分析它们的数据,并利用它们创造突破性的疗法。我最近特别提到了五家公司,它们正在把机器学习与合成生物学结合起来,为更好的科学和更好的工程铺平道路。 人工一般智能:人工智能的圣杯 人工一般智能(AGI)描述了一种能够模仿类人能力(如计划、推理或情感)的系统。数十亿美元已经投入到这个令人兴奋的、潜在利润丰厚的领域,导致一些人声称“数据就是新石油”。 在众多致力于通用人工智能的公司中,有谷歌的DeepMind、瑞士人工智能实验室IDSIA、Nnaisense、Vicarious、Maluuba、OpenCog Foundation、Adaptive AI、LIDA和Numenta。像机器智能研究所和OpenAI这样的组织也将AGI作为他们的主要目标。国际人类大脑项目的目标之一是模拟人类大脑。 尽管实现AGI所需的人才、工具和高质量数据越来越多,但我们仍有很长的路要走。 人工智能在我们的日常生活中 今天,像机器学习(ML)这样的人工智能技术在我们的社会中无处不在,从医疗、制造到交通和战争,但它们被称为“狭义人工智能”。他们确实处理和学习了大量的数据,以识别单个任务中有洞察力和信息丰富的模式,比如预测机票价格、在图像中区分狗和猫,以及在Netflix上生成您的电影推荐。 在生物学领域,人工智能也在改变你的医疗保健。它正在产生更多更好的候选药物(Insitro),测序你的基因组(Veritas Genetics),越来越早地检测你的癌症(Freenom)。 我们将何去何从? 作为人类,我们能够在一个环境中快速获取知识,并将其推广到另一个环境中,跨越新的多种情况和任务,这将允许我们开发更高效的自动驾驶汽车系统,因为它们需要在道路上同时执行许多任务。在人工智能研究中,这一概念被称为转移学习。它帮助人工智能系统从几个例子中学习——而不是传统计算系统通常需要的数百万个例子——来构建一个从基本原理中学习、抽象所获得的知识并将其概括为新的任务和上下文的系统。 为了制造出更高级的人工智能,我们需要更好地理解大脑的内部工作机制,从而能够描绘出我们周围的世界。在理解生物智能和创造人工智能之间有一个协同的任务,从我们的大脑中寻找灵感可能会帮助我们弥合这个差距。 ——文章发布于2019年11月28日