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マイクロロボットに脚を与える概念の進歩

Nature、530-531(2020)にエキサイティングな記事が掲載されました。 土井:10.1038 / d41586-020-02421-2

レーザー制御されたマイクロロボットの脚として機能する小さなデバイスが開発されました。 これらのデバイスとマイクロエレクトロニクスシステムとの互換性は、自律型マイクロロボットの大量生産への道を示唆しています。

Youtubeのビデオ https://youtu.be/8b_dMsYLkUs


1959年、ノーベル賞受賞者でナノテクノロジーの先見の明のあるリチャードファインマンは、「外科医を飲み込む」こと、つまり、必要に応じて血管内を移動して手術を行うことができる小さなロボットを構築することは興味深いだろうと提案しました。 この未来の象徴的なビジョンは、マイクロメータロボティクスの分野における現代の希望を強調しました。巨視的な対応物が到達できない環境に自律型デバイスを展開することです。 しかし、そのようなロボットを構築することは、微視的な機関車を組み立てることの明らかな困難を含むいくつかの課題を提示します。 Natureの記事で、Miskin etal。 液体を通してレーザー制御されたマイクロロボットを推進し、完全に自律的なマイクロロボットを作成するためにマイクロエレクトロニクスコンポーネントと簡単に統合できる電気化学的に動力を与えられたデバイスを介して。

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化学のためのXNUMXキュービット量子コンピューティング

正確な電子構造計算は、量子コンピューターの最も期待されているアプリケーションの12つであると考えられており、理論化学やその他の関連分野に革命をもたらします。 Google Sycamore量子プロセッサを使用して、Google AI Quantumとその同僚は、水素鎖の結合エネルギー(H12と同じ大きさ)とジアゾールの異性化メカニズム(H72)というXNUMXつの中規模の化学的問題のVariational Quantum Eigenolver(VQE)シミュレーションを実行しました。元の視点を参照してください)。 シミュレーションは、最大XNUMX個のXNUMXキュービットゲートを備えた最大XNUMXキュービットで実行され、VQEをエラーを最小限に抑える戦略と組み合わせると、化学的精度を達成できることが示されています。 提案されたVQEアルゴリズムの主要コンポーネントは、従来の方法ではシミュレートできない大規模なシステムに拡張できる可能性があります。

科学、P。1084; 1054ページも参照