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El descubrimiento pionero del grafeno abre el camino a la computación cuántica con estados topológicos

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Un descubrimiento innovador en la investigación del grafeno ha revelado una nueva clase de estados cuánticos en una estructura diseñada con precisión. Científicos de la Universidad de Columbia Británica (UBC), la Universidad de Washington y la Universidad Johns Hopkins han identificado cristales electrónicos topológicos en un sistema de grafeno retorcido de dos y tres capas. La estructura se creó apilando capas de grafeno 2D con un ligero giro rotacional, lo que provocó cambios transformadores en las propiedades electrónicas.

Descubrimiento y metodología

Según un estudio publicado En la naturaleza, el sistema utiliza un patrón muaré que se forma cuando dos capas de grafeno se alinean en un pequeño ángulo de rotación. Este patrón cambia la forma en que se mueven los electrones, ralentizándolos e introduciendo comportamientos únicos. Los electrones en esta configuración retorcida exhiben un movimiento similar a un vórtice, revolucionando la comprensión de las propiedades eléctricas del grafeno.
El profesor Joshua Falk, asociado con el Departamento de Física y Astronomía de la Universidad de Columbia Británica y el Instituto Blosson de Materia Cuántica, Explicado a phys.org El efecto de interferencia geométrica permite que los electrones se congelen en una matriz ordenada mientras mantienen un movimiento de rotación sincrónico. Este comportamiento único permite que la corriente eléctrica fluya a lo largo de los bordes de la muestra mientras el interior permanece no conductor.

Observaciones e implicaciones clave

Según los informes, Ruiheng Su, investigador universitario de la Universidad de Columbia Británica, observó este fenómeno durante experimentos con una muestra de grafeno retorcido preparada por el Dr. Dassin Waters de la Universidad de Washington. La matriz cerrada y giratoria de electrones exhibía una combinación paradójica de inmovilidad y conductividad, una propiedad atribuida a la topología.

El profesor Matthew Yankowitz de la Universidad de Washington explicó a phs.org que las corrientes de borde están determinadas por constantes fundamentales y no se ven afectadas por perturbaciones externas. Esta flexibilidad proviene de la topología del sistema, que es similar a una cinta de Möbius, donde la deformación no cambia las propiedades intrínsecas.

Aplicaciones en información cuántica

Se espera que este descubrimiento abra caminos para el progreso en los sistemas de información cuánticos. El acoplamiento de cristales electrónicos topológicos con superconductividad podría permitir la creación de potentes qubits, allanando el camino para la computación cuántica topológica. Los investigadores esperan que este desarrollo mejore significativamente el campo de las tecnologías cuánticas.

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Los robots podrían convertirse en mejores aprendices gracias a un método pionero iniciado por la investigación respaldada por Dyson, y eliminar las complejidades tradicionales de enseñar a los robots cómo realizar tareas los hará más humanos.

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Uno de los mayores obstáculos para enseñar nuevas habilidades a los robots es cómo transformar datos complejos y de alta dimensión, como imágenes de cámaras RGB integradas, en acciones que logren objetivos específicos. Los enfoques existentes normalmente se basan en representaciones 3D que requieren información de profundidad detallada o utilizan predictores jerárquicos que funcionan con planificadores de movimiento o políticas discretas.

Investigadores del Imperial College de Londres y Dyson El Robotics Learning Lab ha descubierto un nuevo enfoque que puede abordar este problema. El método de I+D tiene como objetivo cerrar la brecha entre las observaciones de alta dimensión y las acciones robóticas de bajo nivel, especialmente cuando los datos son escasos.

Investigación y desarrollo, detallados en un artículo publicado en servidor de preimpresión arXiv, aborda el problema mediante el uso de vistas virtuales de un modelo 3D del robot. Al representar acciones de bajo nivel dentro del espacio de observación, los investigadores pudieron simplificar el proceso de aprendizaje.

Un robot coloca la tapa del inodoro en el suelo

(Crédito de la imagen: Fosilios et al.)

Imagina sus acciones dentro de la imagen.

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