Licht-Schleife koppelt Quantensysteme über Distanz

Medienmitteilung der Universität Basel vom 07.05.2020

Erstmals konnten Forscher Quantensysteme über eine grössere Distanz stark miteinander koppeln. Dies gelang mit einer neuartigen Methode, bei der eine Laserlicht-Schleife die Systeme verbindet. So können sie nahezu verlustfrei Information austauschen und miteinander wechselwirken. Die neue Methode könnte Anwendungen in Quantennetzwerken und in der Quantensensorik finden, berichten Physiker der Universitäten Basel und Hannover in der Fachzeitschrift «Science».

Die Quantentechnologie gehört derzeit zu den aktivsten Forschungsgebieten weltweit. Sie macht sich besondere Eigenschaften quantenmechanischer Zustände von Atomen, Licht oder Nanostrukturen zunutze, um beispielsweise neuartige Sensoren für Medizin und Navigation, Netzwerke für die Informationsverarbeitung oder leistungsfähigere Simulatoren für die Materialwissenschaften zu entwickeln. Diese Quantenzustände zu erzeugen erfordert meist eine starke Wechselwirkung zwischen den beteiligten Systemen, zum Beispiel zwischen mehreren Atomen oder Nanostrukturen.

Bisher war eine hinreichend starke Wechselwirkung jedoch auf kurze Distanzen beschränkt: Man platzierte dafür zwei Systeme bei tiefen Temperaturen möglichst nahe beieinander auf demselben Chip oder in derselben Vakuumkammer, wo sie durch elektro- oder magnetostatische Kräfte miteinander wechselwirken können. Eine Kopplung über grössere Distanzen ist jedoch Voraussetzung für verschiedene Anwendungen wie Quantennetzwerke oder bestimmte Arten von Sensoren.

Physikern um Prof. Dr. Philipp Treutlein vom Departement Physik der Universität Basel und dem Swiss Nanoscience Institute (SNI) ist es nun erstmalig gelungen, eine starke Kopplung von zwei Systemen über eine grössere Distanz und durch eine Raumtemperatur-Umgebung hindurch zu erzeugen. In ihrem Experiment verwendeten sie Laserlicht, um die Vibrationen einer 100 Nanometer dünnen Membran und die Bewegung des Spins von Atomen über eine Distanz von einem Meter stark aneinander zu koppeln. Dadurch setzt jede Vibration der Membran auch den Spin der Atome in Bewegung und umgekehrt.

Eine Schleife aus Licht wirkt als mechanische Feder

Das Experiment beruht auf einem Konzept, das die Forscher gemeinsam mit dem theoretischen Physiker Prof. Dr. Klemens Hammerer von der Universität Hannover entwickelt haben. Dabei wird ein Laserstrahl mehrmals zwischen den beiden Systemen hin und her geschickt. «Das Licht verhält sich dann wie eine mechanische Feder, die zwischen Atomen und Membran gespannt wird und Kräfte zwischen ihnen vermittelt», so Dr. Thomas Karg, der die Experimente im Rahmen seiner Doktorarbeit an der Universität Basel durchgeführt hat. In dieser Schleife aus Laserlicht können die Eigenschaften des Lichts so eingestellt werden, dass keine Information über die Bewegung der beiden Systeme nach draussen gelangt, und somit deren quantenmechanische Wechselwirkung ungestört bleibt.

Die Forscher konnten dieses Konzept nun erstmals im Experiment realisieren und für eine Reihe von Experimenten verwenden. «Die Kopplung von Quantensystemen mit Licht ist sehr flexibel und vielseitig einsetzbar», so Forschungsleiter Treutlein. «Wir können den Lichtstrahl zwischen den Systemen kontrollieren und so unterschiedlichste Wechselwirkungen erzeugen, die beispielsweise für die Quantensensorik von Interesse sind.»

Ein neues Werkzeug für die Quantentechnologie

Neben der Kopplung von Atomen mit nanomechanischen Membranen könnte die neue Methode auch in vielen anderen Systemen Verwendung finden, beispielsweise bei der Kopplung von supraleitenden Quantenbits oder Spinsystemen in Festkörpern, die für das Quantencomputing erforscht werden. Das neue Verfahren zur lichtinduzierten Kopplung könnte solche Systeme zu Quantennetzwerken für die Informationsverarbeitung und Simulation verknüpfen. Treutlein ist überzeugt: «Wir haben hier ein neues und sehr nützliches Werkzeug im Baukasten der Quantentechnologie.»

Die Experimente der Basler Forscher wurden vom Europäischen Forschungsrat im Rahmen des Projekts «MODULAR» sowie von der SNI-Doktorandenschule gefördert.

Originalbeitrag:
Thomas M. Karg, Baptiste Gouraud, Chun Tat Ngai, Gian-Luca Schmid, Klemens Hammerer, and Philipp Treutlein
Light-mediated strong coupling between a mechanical oscillator and atomic spins one meter apart
Science (2020), doi: 10.1126/science.abb0328

Externer Link: www.unibas.ch

Wie man Nervenzellen in Käfige sperrt

Presseaussendung der TU Wien vom 04.05.2020

Mit mikroskopisch feinen 3D-Druck-Techniken der TU Wien und Schallwellen, die an der Stanford University als Pinzette verwendet werden, gelang es, Netze aus Nervenzellen zu erzeugen.

Mikroskopisch kleine Käfige können an der TU Wien hergestellt werden. Ihre Gitteröffnungen sind nur wenige Mikrometer groß, daher eignen sie sich ausgezeichnet, um Zellen festzuhalten und lebendiges Gewebe in einer ganz bestimmten Form wachsen zu lassen. Als „Biofabrication“ bezeichnet man dieses neue Forschungsgebiet.

Nun gelang es in einer Kollaboration mit der Universität Stanford, Nervenzellen mit Hilfe einer akustischen Bioprinting-Technologie in kugelförmige Käfigstrukturen einzuschleusen, sodass sich dort dann vielzelliges Nervengewebe entwickelt. Sogar Nervenverbindungen zwischen den verschiedenen Käfigen können ganz gezielt hergestellt werden. Um die Nervenzellen zu kontrollieren, verwendete man Schallwellen, die als akustische Pinzette verwendet werden.

Fußballförmige Käfige

„Wenn man lebenden Zellen ein bestimmtes Gerüst vorgibt, kann man ihr Verhalten stark beeinflussen“, erklärt Prof. Aleksandr Ovsianikov, Leiter der Forschungsgruppe 3D-Printing and Biofabrication am Institut für Werkstoffwissenschaften und Werkstofftechnologie der TU Wien. „3D-Druck ermöglicht die hochpräzise Herstellung von Gerüststrukturen, die sich dann hervorragend mit Zellen besiedeln lassen, um zu studieren, wie lebendes Gewebe wächst und worauf es reagiert.“

Um Nervenzellen in großer Zahl auf engem Raum anzusiedeln, entschied sich das Forschungsteam für sogenannte „Buckyballs“ – geometrische Formen aus Fünf- und Sechsecken, die an einen mikroskopischen Fußball erinnern.

„Die Öffnungen der Buckyballs sind groß genug, um Zellen ins Innere wandern zu lassen, doch wenn die Zellen dort zusammenwachsen, können sie den Käfig nicht mehr verlassen“, erklärt Dr. Wolfgang Steiger, der sich im Rahmen seiner Dissertation mit hochpräzisem 3D-Druck für Biofabrication-Anwendungen beschäftigte.

Hergestellt wurden die winzigen Buckyball-Käfige mit der sogenannten 2-Photonen-Polymerisation: Mit Hilfe eines fokussierten Laserstrahls wird dabei an ganz bestimmten Stellen in einer Flüssigkeit ein chemischer Prozess gestartet, der das Material genau an diesen Punkten aushärten lässt. Indem man den Brennpunkt des Laserstrahls gezielt durch die Flüssigkeit wandern lässt, kann man mit extrem hoher Präzision dreidimensionale Objekte herstellen.

Akustische Wellen als Pinzette

Nicht nur die Herstellung der Buckyballs ist herausfordernd, sondern auch die Aufgabe, Zellen durch die winzigen Löcher der Strukturen ins Innere zu schleusen. Das gelang durch eine innovative 3D-Bioprinting-Technologie, die an der Stanford School of Medicine entwickelt wurde: Prof. Utkan Demirci ist Co-Leiter des Canary Center at Stanford for Early Cancer Detection, seine Forschungsgruppe im Biosensing and Acoustic MEMS in Medicine Labor verwendet Schallwellen in biomedizinischen Anwendungsbereichen, vom Nachweis von Krebs-Biomarkern über 3D-Druck von biologischem Gewebe bis hin zu Sensorik.

„Wir erzeugen akustische Schwingungen in der Lösung, in der sich die Zellen befinden. Die Zellen folgen den Schallwellen wie die Ratten in der Legende dem Rattenfänger von Hameln. An bestimmten Punkten der Flüssigkeit bilden sich Schwingungsknoten – ähnlich wie bei einer eingespannten Schnur, die man in Schwingung versetzt“, sagt Prof. Demirci. An diesen Punkten ist die Flüssigkeit vergleichsweise statisch. Wenn sich Zellen an diesen Punkten befinden, bleiben sie dort, überall sonst werden sie von der akustischen Welle fortbewegt. Die Zellen bewegen sich daher an jene Orte, an denen sie nicht umhergewirbelt werden – und genau dort wurden die Buckyballs platziert. Die Schallwelle lässt sich somit ganz gezielt fast wie eine Pinzette verwenden, um die Zellen an den gewünschten Ort zu dirigieren.

„Mithilfe der akustischen Wellen war es uns möglich, die Gerüststrukturen viel dichter und effizienter zu beladen, als es mit konventionellen Methoden der Zellbesiedelung möglich gewesen wäre“, berichtet Tanchen Ren, PhD, aus der Arbeitsgruppe von Prof. Demirci.

Nachdem die Buckyballs auf diese Weise erfolgreich mit Nervenzellen besiedelt wurden, formten sie Verbindungen mit Neuronen der benachbarten Buckyballs. „Wir sehen hier enormes Potential, mithilfe von 3D-Druck gezielt neuronale Netzwerke zu erzeugen und zu studieren“, sagt Aleksandr Ovsianikov. „So lassen sich wichtige biologische Fragen untersuchen, auf die man sonst experimentell keinen direkten Zugang hätte.“ (Florian Aigner)

Originalpublikation:
Tanchen Ren et al., Enhancing cell packing in buckyballs by acoustofluidic activation, Biofabrication 12 025033, 2020.

Externer Link: www.tuwien.ac.at

technologiewerte.de – MOOCblick Mai 2020

Spannende Themen, herausragende Dozenten und flexible Lernmöglichkeiten tragen zum wachsenden Erfolg der Massively Open Online Courses (MOOCs) bei – offene, internetgestützte Kurse mit einer Vielzahl an Teilnehmern rund um den Globus.

Folgender Kurs – zu finden auf der MOOC-Plattform edX – sollte einen Blick wert sein:

Marketing Innovative Products and Services
Lola Koiki (University of Maryland, College Park)
Start: 15.05.2020 / Arbeitsaufwand: 8-12 Stunden

Externer Link: www.edx.org

Optimierung von Leiterplatten durch KI

Presseinformation (Forschung Kompakt) der Fraunhofer-Gesellschaft vom 04.05.2020

Die elektronische Revolution der Lebens- und Arbeitswelten wäre ohne sie kaum möglich: Leiterplatten bilden die Basis, auf der kleinste Bauteile miteinander interagieren. Da die Anwendungen immer zahlreicher und komplexer werden, nehmen die Anforderungen an Design und Qualitätssicherung zu – so müssen etwa Interferenzen ausgeschlossen und eine elektromagnetische Verträglichkeit gewährleistet werden. Das Fraunhofer-Institut für Angewandte Informationstechnik FIT kann durch modulare KI-Plattformen Leiterplatten optimal designen und überprüfen – und damit den Aufwand um bis zu 20 Prozent reduzieren.

Leiterbahnen werden so eng und geschickt wie möglich für eine Anwendung geplant, ohne dadurch einen Ausfall zu riskieren. Basis dafür ist bisher das Erfahrungswissen der beteiligten Ingenieure, deren Designs in Versuchen getestet werden müssen. Die Ergeb­nisse daraus werden zudem nicht stringent dokumentiert, so dass fehleranfällige Designs auch mehrmals Tests durchlaufen. Dieser aufwändige Prozess führt zu hohen Kosten.

Bisher hoher Aufwand in der Qualitätskontrolle

Die fertig entwickelten Designs stellen danach hohe Anforderungen an die Produktion. Daher wird jede einzelne Leiterplatte überprüft, zumeist über eine Automatische Optische Inspektion (AOI). Dabei wird über eine Bildanalyse verglichen, ob die Platine so wie geplant produziert wurde, und so technische Fehlstellen detek­tiert. Dieses Verfahren erzeugt momentan allerdings eine hohe True-negativ-Rate, d.h., viele funktionierende Platinen werden als fehlerhaft klassifiziert.

Diese müssen dann alle per Hand kontrolliert werden. Dies geschieht sowohl vi­suell, als auch messtechnisch. Die Überprüfung verursacht wiederum hohe Kosten, denn bei einer zu hohen True-negativ-Rate werden fehlerfrei Bauteile aussortiert. Bei einer zu klei­nen Rate sind die Folgekosten durch den Einsatz von Fehlteilen hoch. Eine optimierte True-negativ-Rate durch menschliche Kontrolle ist schwierig, da auch menschliche Schwächen einfließen.

Selbstlernend zum optimalen Auswahlprozess

Wie ein zukünftiger Überprüfungsprozess aussehen kann, zeigt die Entwicklung des Fraunhofer FIT. Eine Kamera macht wie bei einer herkömmlichen AOI Aufnahmen von ge­druckten Leiterplatten. Daraus wird die Entscheidungsqualität von Algorithmen optimiert. Entscheidend ist dabei die Eingabe qualitativ-hochwertiger Trainingsdaten. Dafür füttern zunächst Experten die Module für Ma­chine Learning und Deep Learning mit einer guten Datenauswahl.

»Diese modulare Bauweise ermöglicht, aneinander gekoppelte Algorithmen einzusetzen, die sich selbst verbessern. Durch laufende automatisierte Kontrollen der Bauteile fließen Daten zurück in den Algorithmus und sind Grundlage für einen Selbstlernpro­zess im Modul Künstliche Intelligenz«, so Timo Brune, Projektleiter beim Fraunhofer FIT. »Dieses permanente Feedbacksystem verbessert die Datengrundlage und optimiert die True-negativ-Rate. Dadurch können nach ersten Schätzungen aus der Industrie rund 20 Prozent an Produktionsressourcen eingespart werden.«

Das Training der Module kann der Anwender selbst mit seinen Prozess- und Produktionsdaten übernehmen. Das Unternehmen bleibt so immer im Besitz seiner Daten, die nicht etwa an ex­terne Server geschickt werden müssen. Der »Baukasten« aus Algorith­men kann in be­liebiger Kombination auf spezifische Probleme angewandt werden.

Intelligente Entwicklung neuer Bauteile

Die trainierten Algorithmen lassen sich dann auch bereits beim Design neuer Leiterplatten einsetzen. Die Anordnung von Bauteilen auf der Leiterplatte muss dann nicht mehr im Trial-and-Error-Verfahren kosten- und zeitintensiv erfolgen. Der Algorithmus hilft, aus der Vielzahl möglicher Varianten die mit optimaler Funktionalität vorherzusagen.

Der Ansatz des Fraunhofer FIT, modulare, sich selbst verbessernde Algorithmus-Plattfor­men für Design und Qualitätskontrolle von Leiterplatten einzusetzen, ist auch für viele weitere elektrische Systeme vorteil­haft. Auch dort wer­den Prozesse so optimiert, dass Zeit- und Produktionskosten in sig­nifikanter Weise ein­gespart werden können.

Externer Link: www.fraunhofer.de