量子感應器如何改變機器人技術的飛躍
為什麼量子感應器如此重要
現代科技充滿了測量熱量、光線、運動、壓力或其他物理環境細節的感應器。量子感應器則提供了一些全新的功能。它們利用粒子在原子尺度下的量子性質，來檢測微小的運動或場的變化，包括重力、電場或磁場的變化。由於它們在如此微小的尺度上執行，量子感應器能夠極其精確地測量光線或其他可觀測的現象。同時由於它們測量的是原子結構或原子粒子的自旋等特性，這些特性是不會改變的，因此量子感應器能夠提供高度精確和穩定的測量結果。 這種精確性和可靠性使得量子感應器非常有用。它們確保原子鐘的走時準確，使它們成為全球定位系統（GPS）和其他定位、導航和定時（PNT）系統的核心。它們也被廣泛應用於核磁共振成像（MRI）掃描器，可為醫生提供精細的診斷影象。此外它們還可改善科學家和工業界獲得的環境資料，這對於全球可持續發展非常重要。嘈雜資料的挑戰
然而值得一提的是，過於精確和敏感有時並不一定有用，因為這會導致資料中的噪音。噪音資料是我們 EY 量子資料科學團隊等團隊正在努力解決的挑戰，他們在這方面正在使用人工智慧來將洞察力與噪音區分開來。事實上結合量子感應器與其他技術是一種具有很大潛力的策略。量子感應器和機器人技術就是一個很好的例子。由於大多數量子感應器體積小且敏感度高，它們已經被用作機器人手臂中的觸覺感應元件，在感知壓力、振動、溫度或質地等方面提供精確的訊息，從而幫助機器人手臂感知周圍環境。這種強大組合的其他應用也不斷出現。例如，我們已經開始看到量子感應器與移動機器人結合。感應器檢測到的環境訊息，例如溫度或磁場的微小變化，可以使機器人進行更精確的運動和決策，同時為其他目的收集有價值的資料。機器人作為量子感應器運輸者
我們透過將量子感應器固定在名為 Spot 的四足機器人上，進行了自己的測試。我們測試的量子感應器被設計用於測量影響植物生長的光線型別，稱為光合活性輻射（PAR）。更具體地說，該感應器測量特定位置在某一時間點接收到的光合活性光子的數量，以理解該位置的植物將接收到多少 PAR。由於該感應器在人工照明的溫室、水下和地下等環境中都能表現出色，將其安裝在像 Spot 這樣的移動機器人上在農業中具有重要潛力，監測和管理光線對植物的影響至關重要。它還可以幫助模擬新興大規模的生態系統，例如沙漠中的種植園或地下農場，以幫助解決全球食品安全問題。我們已經看到這方面的開創性研究，例如卡達正在研究對於對光線高度敏感的溫室植物（例如番茄）的最佳生長策略，該專案為該國強調本地種植而不是進口產品的糧食安全工作做出了貢獻。量子感應器與移動機器人的潛力
簡單的概念取證實驗表明，將感應器安裝在 Spot 上並程式設計使其在我們的辦公室花園中移動，讓感應器進行光線測量，有助於揭示量子感應器與移動機器人結合的潛力。我們發現，可以將 Spot 程式設計定期在花園中進行測量，這一點特別有價值。除了像 Spot 一樣的機器人安裝 PAR 感應器在農業中的應用外，具有量子感應器的機器人可能會改變地下結構的地圖繪製能力。透過更精確地測量重力場的差異，這些感應器可以幫助透過更準確地繪製隧道、洞穴或陷阱等地下結構的地圖，減少施工風險，同時幫助環境科學家模擬和預測巖漿流動或地下水位變化的模式，以管理火山爆發和洪水風險。機器人也迎接量子感應器升級
將量子感應器應用於具有挑戰性環境中的和周邊的優勢並不是唯一的好處。量子感應器還可以幫助機器人更好地導航。對於像 Spot 或自動駕駛汽車這樣的自主機器人來說安全且準確地導航非常重要。在這方面，量子感應器似乎也將發揮作用。2020 年 12 月，SPIDAR 專案獲得了英國政府的資助，以開發適用於自動駕駛車輛的基於量子的 LiDAR 系統。透過檢測物體發射的單個光子並使用該訊息測量檢測到的物體與車輛的距離，SPIDAR 將能夠比現有的 3D 攝像頭系統更精確地感知物體與車輛的距離。與當前能夠以 100 毫秒範圍內的精度測量鐳射束往返時間的傳統 LiDAR 系統相比，像 SPIDAR 這樣的量子 LiDAR 將以兆分之一秒的時間量測光子的行進時間。此外它們還能夠感應到霧中或潛在地在角落周圍的物體，這是當前的 LiDAR 系統無法做到的。 量子 LiDAR 的升級聽起來確實是向我們能夠安全乘坐或與之並行的自動駕駛車輛邁出的積極一步。除了日常道路使用者之外，量子感應器還將幫助像無人機和自主軍車這樣的機器人在 GPS 無法使用或可能受到攻擊的環境中導航。這些非 GPS 的 PNT 系統通常使用冷陷禁制離子量子感應器來測量微小的重力和原子加速度變化。隨著技術變得越來越小巧和堅固，專家們相信這些系統在商業和國防領域具有重要潛力。量子感應器與機器人結合的潛力不僅限於感應器
我們對量子感應器和機器人技術的快速概述表明，隨著技術的不斷發展，這種結合將提供許多機會。但是讓這種量子和機器人結合更令人興奮的是它的更廣泛潛力，特別是新增了人工智慧（AI）。電腦視覺和機器學習（ML）等人工智慧技術對於自主移動機器人感知和避開障礙物、在特定環境中規劃活動至關重要。但是使得人工智慧處理器足夠小巧和輕便，以整合到更小的機器人中是一個巨大的技術挑戰，因為機器視覺等處理過程需要大量計算資源。專家們相信，量子計算可以透過執行更快的算法來克服這個挑戰，從而大大降低所需的處理能力。這樣做可以開啟更多利用移動機器人的機會。 這只是將量子人工智慧應用於機器人技術的一個例子，其他方面，例如量子機器學習可以幫助機器人更快地學習等，也正在探究中，毫無疑問，其他有價值的組合也將會出現。總的來說我們確信量子機器人是一個充滿活力的領域，創新者、科學家和政府都渴望擴大這個領域。我們相信量子感應器和量子人工智慧只是個開始，我們將密切關注量子機器人在實現其潛力方面的發展。隨著這一過程的推進，量子科學將透過眾多應用領域將量子科學推向了超越幻想的境地。 Jeff Wong 是 EY 的全球首席創新官。Kristin Gilkes 是 EY 的全球創新量子領導者。本文所反映的觀點屬於作者的觀點，不一定反映全球 EY 組織或其成員企業的觀點。DataDecisionMakers 歡迎加入 VentureBeat 社群！
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