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Effetti quantistici per una ricarica rapida della batteria

01.06.2017

Un team internazionale di scienziati ha condotto studi teorici, i cui risultati hanno dimostrato che una matrice composta da batterie ricaricabili di dimensioni nanometriche può essere caricata molto più velocemente di ciascuna di queste batterie singolarmente. Questo fenomeno è il risultato delle cosiddette interazioni quantistiche collettive, che costituiscono la base di un campo relativamente nuovo: la termodinamica quantistica. Quest'area si occupa dello studio di come gli effetti quantistici influenzino le leggi della fisica tradizionale che determinano grandezze fondamentali come energia, lavoro, ecc.

La stragrande maggioranza degli studi relativi all'uso pratico dei fenomeni della meccanica quantistica sono volti al trasferimento di informazioni quantistiche e alla loro elaborazione nelle profondità dei sistemi di calcolo quantistico sviluppati. E solo in casi isolati sono studi che dimostrano i vantaggi dell'utilizzo degli effetti quantistici in altre aree, in particolare nella termodinamica. Solo di recente è stato dimostrato come il fenomeno dell'entanglement quantistico può consentire di svolgere più lavoro utilizzando l'energia prelevata da un unico dispositivo su scala nanometrica, una sorta di "batteria quantistica".

In una nuova ricerca, gli scienziati hanno dimostrato che i fenomeni quantistici non solo consentono un uso più efficiente dell'energia, ma possono anche aumentare la capacità e ridurre il tempo di carica delle suddette batterie quantistiche. Inoltre, questo processo non richiede la presenza dell'entanglement quantistico, sebbene ciò richieda una serie di condizioni richieste per creare l'entanglement quantistico.

"Abbiamo dimostrato che è del tutto possibile organizzare un'interazione quantistica tra due o grandi corpi senza coinvolgere l'entanglement quantistico in questo fenomeno", scrivono i ricercatori della Monash University, in Australia. Tutti questi sono corpi, in questo caso batterie quantistiche di dimensioni nanometriche. "

Il vantaggio quantistico fornito dalle interazioni ha anche i suoi limiti, che determinano il tempo minimo possibile per caricare le batterie a causa degli effetti quantistici. Il principale fattore limitante è il fattore della velocità quantistica, la velocità massima dei processi quantistici, che determina sia i limiti dei processi termodinamici quantistici sia la velocità dei futuri computer quantistici.

"I bit quantistici, i qubit dei computer quantistici che sono ioni o atomi, possono anche essere pensati come minuscole batterie quantistiche a cui la nostra ricerca può essere applicata", scrivono i ricercatori. .Questo, a sua volta, potrebbe portare a un'intera gamma di fantastiche tecnologie, che vanno da minuscole batterie paragonabili per capacità a grandi batterie, nanomacchine in grado di eseguire grandi quantità di lavoro e molto altro.

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Notizie casuali dall'Archivio

Il nuovo processore a basso costo offre video 1000 volte più veloci 17.08.2013

Un gruppo di ricercatori dell'Università del Michigan, USA, guidati dal professor Wei Lu, ha iniziato a sviluppare un chip progettato per elaborare i dati video. L'obiettivo degli scienziati è rendere il processo video del processore mille volte più veloce delle soluzioni attuali consumando 10 volte meno energia elettrica, secondo Phys.org.

Secondo Lou, oggi ci sono così tanti sistemi di videosorveglianza nel mondo che presto arriverà il punto in cui i sistemi informatici esistenti non saranno più in grado di tenere il passo con la quantità di dati video generati. "Abbiamo in programma di creare un sistema che sarà in grado di farlo", ha detto lo scienziato.

Il chip, che gli scienziati americani hanno iniziato a sviluppare, è caratterizzato come un "processore con una rete neurale adattiva auto-organizzante". Questa rete sarà composta da transistor standard, oltre a nuovi elementi chiamati memristori. Un memristore è un resistore di memoria il cui valore di resistenza dipende da quanta corrente è stata precedentemente passata attraverso l'elemento. Il nuovo chip sarà in grado di autoapprendere ed elaborare un gran numero di segnali in parallelo, affermano gli scienziati.

Invece di elaborare l'immagine pixel per pixel, come avviene oggi, la rete neurale "guarderà" l'intera immagine e identificherà le strutture non sistematiche in essa contenute attraverso l'inferenza logica.

"L'idea si basa sul presupposto che la maggior parte delle informazioni video è rumore", spiega Lu. "Invece di elaborare e trasmettere tutto questo rumore, una rete neurale adattiva sarà in grado di isolare le informazioni chiave e ricostruire l'immagine sulla base di un piccolo porzione di dati”.

Il lavoro si svolgerà in due fasi. Nella prima fase, gli scienziati prevedono di utilizzare i memristori come memoria oltre alle connessioni convenzionali per dotare il chip di un meccanismo di autoapprendimento. Nella seconda fase, si prevede di sostituire le giunzioni dei circuiti elettrici tradizionali con memristori, cioè di ricavarne sinapsi, creando un analogo del cervello di un essere vivente.

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