“传感器”用量子纠缠当GPS，无信号地区也能精准定位了

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量子纠缠可以导航，成像，还可以探索物理现象。

量子纠缠（quantum entanglement）是指粒子之间发生的一种特殊耦合现象。在纠缠态下，我们无法单独描述各个粒子的性质，只能描述整体系统的性质的现象，这种影响不随距离的改变而消失，哪怕粒子之间相隔整个宇宙也不会变。

一项新的研究表明，使用量子纠缠机制，传感器可以在检测运动时更加准确且更快。科学家们认为，这些发现可能有助于发展不依赖 GPS 的导航系统。

在美国亚利桑那大学等机构在《Nature Photonics》提交的一项新研究中，研究人员对光机械传感器（optomechanical sensor）进行了实验，其使用光束对干扰进行响应。这些传感器如用作加速度计，智能手机可以使用它来检测运动。另一方面，加速度计也可用于 GPS 信号不佳区域的惯性导航系统，如地下、水下、建筑物内部、偏远地区以及无线电信号受干扰的地方。

论文《Entanglement-enhanced optomechanical sensing》：

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41566-023-01178-0

为了提高光机械传感的性能，研究人员尝试使用纠缠，爱因斯坦称之为「幽灵般的远距离作用」。纠缠的粒子基本上是同步的，不管它们相距有多远。

研究人员希望在未来两年内获得原型纠缠加速度计芯片。

量子纠缠虽然无视距离，但也极易受到外界干扰。量子传感器利用了这种敏感性来帮助检测周围环境中最轻微的干扰。

「以前我们对量子增强光机械传感的研究，主要集中在提高单个传感器的灵敏度上，」该研究的主要作者、亚利桑那大学图森分校的量子物理学家 Yi Xia 表示。「然而，最近的理论和实验研究表明，纠缠可以大幅提高多个传感器之间的灵敏度，这种方法被称为分布式量子传感。」

光机械传感器的机制依赖于两个同步的激光束。一束光束被称为振荡器的组件反射，振荡器的任何运动都会改变光在到达检测器的途中传播的距离。当第二条光束与第一条光束重叠时，任何此类行进距离差异都会显现出来。如果传感器静止不动，则两个光束完全对齐；如果传感器移动，重叠的光波会产生干涉图案，可透露出传感器运动的大小和速度。

这项新研究中，亚利桑那大学 Dal Wilson 小组的传感器使用膜作为振荡器，它的作用很像敲击后振动的鼓皮。

在这里，研究人员没有让一束光束照射一个振荡器，而是将一束红外激光束分成两束纠缠光束，它们从两个振荡器反射到两个探测器上。这种光的纠缠性质本质上让两个传感器分析一束光，从而共同提高速度和精度。

「我们可以利用纠缠来增强多个光机械传感器的力传感性能，」该研究的主要作者、密歇根大学安娜堡分校的量子物理学家 Zheshen Zhang 说。

此外，为了提高设备的精度，研究人员采用了所谓的「压缩光」。压缩光利用了量子物理学的一个关键原则：海森堡的测不准原理（海森堡不确定性原理），该原理指出，粒子的位置确定，动量就完全不确定，动量确定，位置就完全不确定。压缩光利用这种权衡来「压缩」或减少给定变量测量的不确定性 —— 在这种情况下，构成激光束的波的相位，同时增加了另一个变量测量的不确定性，但研究人员可以忽略。

「我们是少数能够制造压缩光源的团队之一，目前正在探索将其作为下一代精密测量技术的基础，」Zheshen Zhang 说道。

总而言之，科学家们能够收集到的测量结果比使用两个未纠缠的光束更精确 40%，并且速度提高了 60%。此外他们表示，这种方法的精度和速度预计会随着传感器数量的增加而增加。

「这些发现意味着我们可以进一步将超精密力传感的性能提升到前所未有的水平，」Zheshen Zhang 表示。

研究人员表示，改进光机械传感器不仅可以带来更好的惯性导航系统，还可以帮助探测暗物质和引力波等神秘现象。暗物质是一种不可见的物质，被认为占宇宙中所有物质总量的六分之五，检测它可能产生的引力效应可以帮助科学家弄清楚它的性质。引力波是时空结构中的涟漪，可以帮助揭示从黑洞到大爆炸的奥秘。

下一步，科学家们计划将他们的系统小型化。目前人们已经可以在只有半厘米宽的芯片上放置压缩光源。在未来一两年内，我们有望拥有原型芯片，其中包括压缩光源、分束器、波导和惯性传感器。「这将使这项技术更实用、更实惠、更容易获取，」Zheshen Zhang 说道。

此外，研究团队目前正在与霍尼韦尔、喷气推进实验室、NIST 和其他几所大学合作开发芯片级量子增强惯性测量单元。Zheshen Zhang 表示：「我们的愿景是在自动驾驶车辆和航天器中部署此类集成传感器，以在没有 GPS 信号的情况下实现精确导航。

参考内容：https://spectrum.ieee.org/quantum-entanglement-accelerometer

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