감지의 양자 - 원자 규모가 새로운 센서 붐을 촉진합니다

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Nov 11, 2023

감지의 양자 - 원자 규모가 새로운 센서 붐을 촉진합니다

생각의 자기장을 감지하고 달을 도울 수 있는 센서를 상상해 보세요.

생각의 자기장을 감지하고, 달 탐사선이 달 암석의 산소를 감지하도록 돕고, 암흑 물질의 전파를 들을 수 있는 센서를 상상해 보세요. 양자 컴퓨터가 이론적으로 기존 컴퓨터가 해결할 수 없는 문제에 대한 답을 찾을 수 있는 것처럼, 차세대 양자 센서도 새로운 수준의 감도, 새로운 종류의 응용 프로그램, 다양한 분야와 기술을 발전시킬 수 있는 새로운 기회로 이어질 수 있습니다. , 그리고 과학적 추구.

양자 기술은 우주가 아주 작은 수준에서도 퍼지 장소가 될 수 있기 때문에 발생할 수 있는 양자 효과에 의존합니다. 예를 들어, 중첩으로 알려진 양자 효과는 원자와 우주의 다른 구성 요소가 본질적으로 동시에 둘 이상의 장소에 존재할 수 있도록 하는 반면, 얽힘으로 알려진 또 다른 양자 효과는 입자를 연결하여 시간에 관계없이 즉시 서로 영향을 미칠 수 있습니다. 얼마나 멀리 떨어져 있는지.

이러한 양자 효과는 외부 간섭에 매우 취약한 것으로 악명이 높습니다. 그러나 양자 컴퓨터는 이러한 약점을 극복하기 위해 노력하는 반면, 양자 센서는 이 취약성을 활용하여 환경의 사소한 교란에도 탁월한 감도를 달성합니다. 다음은 오늘날 개발 및 배포되고 있는 다양한 종류의 양자 센서 중 일부에 불과합니다.

뇌 스캔: 뇌 내의 전류는 센서가 분석하여 뇌 활동을 비침습적으로 스캔할 수 있는 자기장을 생성합니다. 이제 양자 센서를 사용하면 웨어러블 헬멧에서 전례 없는 성능과 비용으로 MEG(자기뇌파검사) 스캔을 수행할 수 있습니다.

현재 MEG 스캔은 초전도 양자 간섭 장치(SQUID)로 알려진 센서를 사용하여 수행됩니다. 이를 위해서는 고가의 액체 헬륨을 사용하여 -269°C까지 냉각해야 하므로 스캐너가 매우 커집니다. 이와 대조적으로 영국 노팅엄에 위치한 스타트업 Cerca Magnetics의 새로운 장치는 각각 레고 블록 크기 정도입니다.

광학 펌핑 자력계(OPM)라고 불리는 각 장치에는 광 검출기의 루비듐 원자 구름을 통해 빔을 비추는 레이저가 포함되어 있습니다. 빔은 루비듐 원자의 자기장을 모두 정렬하여 구름을 본질적으로 투명하게 만들 수 있습니다. 뇌 활동에서 발생하는 것과 같은 작은 자기장은 이러한 원자를 교란하여 원자가 빛을 흡수할 수 있게 만들고, 광 탐지기가 이를 감지할 수 있으며, 레이저는 구름을 재설정하여 자기 교란에 계속 반응할 수 있도록 합니다.

이러한 양자 센서는 실온에서 작동하므로 SQUID보다 부피가 훨씬 작습니다. 이는 사람의 머리에 훨씬 더 가까이 배치할 수 있음을 의미하며 뇌 표면 영역의 밀리미터 정확도와 밀리초 해상도를 갖춘 자기 이미지의 경우 최소 2배 더 나은 신호를 생성하고 이론적으로는 최대 5배 더 나은 신호를 얻을 수 있다고 Matthew Brookes는 말합니다. Cerca 회장이자 노팅엄 대학교 연구원입니다.

Cerca Magnetics 웨어러블 MEG 헬멧은 활동적인 어린이도 안전하게 착용할 수 있다고 회사는 말합니다.Cerca Magnetics

센서의 작고 가벼운 특성은 착용 가능한 헬멧에 장착하여 스캔하는 동안 사람들이 현재처럼 오랫동안 움직이지 않고 자유롭게 움직일 수 있다는 것을 의미합니다. 또한, 다양한 머리 모양과 크기에 적응할 수 있어 성인뿐만 아니라 어린이, 아기까지 스캔이 가능합니다. 게다가 OPM을 갖춘 MEG는 원칙적으로 SQUID를 사용하는 것보다 훨씬 저렴하다고 Brookes는 말합니다. "지금도 OPM 초기에는 완전한 MEG 이미징 시스템이 유사한 성능을 제공하는 SQUID 시스템 가격의 절반에 불과합니다."

Cerca 스캐너는 간질, 뇌진탕, 치매, 정신분열증과 같은 신경 장애를 조사하는 데 도움이 될 수 있으며 "많은 심각하고 쇠약해지는 상태를 밝히는 데 도움이 됩니다"라고 그는 말합니다.

향후 연구는 이러한 센서를 이론적 감도 한계에 더 가깝게 만들고, 사람들이 걸을 수 있도록 더 많은 움직임의 자유를 허용하고, 가상 현실과 기계 학습을 추가하여 연구자가 실험 및 분석 측면에서 스캐너를 사용하여 수행할 수 있는 작업을 향상시키는 것을 목표로 할 수 있습니다. 브룩스는 말합니다.