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Nanotecnologia

Teia de aranha inspira sensor de vibração mais preciso do mundo

Redação do Site Inovação Tecnológica - 25/11/2021

Teia de aranha inspira sensor quântico que funciona a temperatura ambiente
Impressão artística da teia de aranha artificial - as medições das vibrações são feitas com um laser.
[Imagem: Optics Lab/TU Delft]

Sensor quântico a temperatura ambiente

Engenheiros foram buscar inspiração nas teias de aranha para criar dentro de um microchip um dos sensores mais precisos do mundo.

De fato, o sensor é único em sua classe porque funciona a temperatura ambiente, mesmo fazendo suas medições usando fenômenos da mecânica quântica.

Dongil Shin e seus colegas da Universidade de Tecnologia de Delft, nos Países Baixos, afirmam que seu feito "é o cálice sagrado das tecnologias quânticas e do sensoriamento".

Combinando nanotecnologia e aprendizado de máquina inspirado nas teias de aranha, Shin fabricou um sensor nanomecânico que vibra em um estado de isolamento quase absoluto do ruído ambiental, que destrói rapidamente a maioria dos fenômenos quânticos quando eles não são mantidos próximos ao zero absoluto.

Para conseguir isso, a equipe buscou inspiração nas teias de aranha, que são detectores de vibração excepcionalmente eficientes, capazes de avisar à aranha que algum inseto caiu na armadilha - já se sabia que a engenharia das aranhas é tão importante quanto a resistência da seda.

"Percebi que as aranhas são detectores de vibração realmente bons, já que desejam medir as vibrações dentro da teia para encontrar sua presa, mas não fora dela, como o vento balançando a árvore. Então, por que não pegar carona em milhões de anos de evolução e usar uma teia de aranha como modelo inicial para um dispositivo ultrassensível?" propôs o professor Richard Norte, coordenador da pesquisa.

Teia de aranha inspira sensor quântico que funciona a temperatura ambiente
Um laser imita os pés da aranha, sondando continuamente os pontos críticos da teia artificial.
[Imagem: Dongil Shin et al. - 10.1002/adma.202106248]

Detector de vibração inspirado na teia de aranha

Como parecia complicado demais decifrar a eficiência da aranha e de sua teia, a equipe decidiu deixar que o aprendizado de máquina guiasse seus experimentos.

"Sabíamos que experimentos e simulações seriam caros e demorados, então, com meu grupo, decidimos usar um algoritmo chamado otimização Bayesiana, para encontrar um bom design usando poucas tentativas," contou Shin.

Para surpresa do pesquisador, o algoritmo propôs uma teia de aranha relativamente simples, que consiste em apenas seis cordas colocadas juntas de uma maneira incrivelmente simples. E as simulações mostraram a seguir que, se aplicado a átomos, o princípio poderia funcionar a temperatura ambiente.

A equipe então construiu um sensor dentro de um microchip usando uma película de material cerâmico ultrafino, chamado nitreto de silício. Eles testaram o modelo fazendo o chip vibrar fortemente e medindo o tempo que levava para as vibrações em sua nanoteia pararem.

O resultado foi espetacular: uma vibração isolada detectada com uma sensibilidade recorde em temperatura ambiente. "Não encontramos quase nenhuma perda de energia fora da nossa teia de microchip: As vibrações se movem em um círculo no lado de dentro e não tocam o lado de fora. Isso é algo como dar a alguém um único empurrão em um balanço e fazê-lo balançar por quase um século sem parar," comparou o professor Norte.

De acordo com os pesquisadores, seu sensor quântico inspirado nas teias de aranha abre um caminho para novos avanços combinando designs bioinspirados, aprendizado de máquina e nanotecnologia. Esta plataforma tem implicações interessantes para a internet quântica, sensoriamento, tecnologias de microchip e até para física fundamental, como no estudo de forças muito pequenas, por exemplo, a gravidade ou a matéria escura, que são notoriamente difíceis de medir.

Bibliografia:

Artigo: Spiderweb Nanomechanical Resonators via Bayesian Optimization: Inspired by Nature and Guided by Machine Learning
Autores: Dongil Shin, Andrea Cupertino, Matthijs H. J. de Jong, Peter G. Steeneken, Miguel A. Bessa, Richard A. Norte
Revista: Advanced Materials
DOI: 10.1002/adma.202106248
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