โดยทั่วไปแล้วเซ็นเซอร์แบบสวมใส่ในปัจจุบันมีความยืดหยุ่นเชิงกลจำกัดหรือต้องใช้แบตเตอรี่ที่แข็งจึงจะทำงานได้ ในงานวิจัยนี้ Bilotti และเพื่อนร่วมงานได้ค้นพบว่าเส้นด้าย Lycra ที่มีจำหน่ายในท้องตลาด ซึ่งเป็นวัสดุยืดหยุ่นที่ใช้กันทั่วไปในสิ่งทอ สามารถปรับเปลี่ยนให้แสดงความไวของเทอร์โมอิเล็กทริกและความเครียดได้ สิ่งนี้ทำได้โดยการเติมโพลีเมอร์โพลิเมอร์นำไฟฟ้า ทีมงานได้พัฒนาอุปกรณ์
ที่สามารถ
ทำงานในโหมดที่แตกต่างกัน 3 โหมดเพื่อรับรู้ความเครียด วัดความแตกต่างของอุณหภูมิ หรือเก็บเกี่ยวพลังงานโดยใช้วัสดุใหม่ ความไวต่อแรงดึงมีประโยชน์สำหรับการสร้างถุงมือที่ติดตามการเคลื่อนไหวของมือ และคุณสมบัติเทอร์โมอิเล็กทริกของวัสดุสามารถใช้ให้พลังงานแก่ถุงมือดังกล่าว
ได้โดยการเก็บเกี่ยวพลังงานจากความแตกต่างระหว่างอุณหภูมิของร่างกายและอุณหภูมิโดยรอบ
การประดิษฐ์ต้นทุนต่ำเส้นด้ายไลคร่าได้รับความไวต่อความเครียดและคุณสมบัติเทอร์โมอิเล็กทริกโดยการจุ่มลงในสารละลายที่มี PEDOT:PSS เมื่อตัวทำละลายระเหย โคพอลิเมอร์นำไฟฟ้าจะเกาะติด
กับพื้นผิวของเส้นด้ายไลคร่า ทำให้เกิดการนำไฟฟ้าบนวัสดุนักวิจัยสังเกตเห็นว่าการใช้แรงดึงสูงบนเส้นใยที่เคลือบ อาจทำให้เกิดรอยร้าวบนพื้นผิวของการเคลือบ ได้ รอยแตกเหล่านี้จะเพิ่มพื้นที่ผิวทั้งหมดของเส้นด้าย และทำให้เกิดความไวต่อความเครียด นี่เป็นเพราะพวกเขาสร้างแพทช์ที่เชื่อมต่อ
ระหว่างกันของโคพอลิเมอร์ที่เป็นสื่อกระแสไฟฟ้าซึ่งแยกออกจากกันโดยใช้ความเครียการเพิ่มระยะห่างระหว่างแพทช์ที่แยกได้จะลดการนำไฟฟ้าของวัสดุ ทำให้สามารถใช้เป็นเซ็นเซอร์วัดความเครียดได้ เป็นผลให้วัสดุมีการเปลี่ยนแปลงอย่างมากในความต้านทานแม้ว่าเซ็นเซอร์จะเสียรูปโดยใช้ความเครียดต่ำ
1% อย่างไรก็ตาม ทีมงานพบว่าคุณสมบัติของเทอร์โมอิเล็กทริกของเส้นด้ายเคลือบไม่ได้รับอิทธิพลจากความเครียดหรือรอยร้าว ซึ่งไม่รบกวนความสามารถของเซ็นเซอร์ในการวัดความแตกต่างของอุณหภูมิ อุณหภูมิสัมพัทธ์ เนื่องจากความไวต่ออุณหภูมิของเส้นด้ายขึ้นอยู่กับเทอร์โมอิเล็กทริก
จึงไม่สามารถ
รับรู้ค่าอุณหภูมิสัมบูรณ์ได้ แต่วัสดุสามารถวัดความแตกต่างของอุณหภูมิได้น้อยถึง 7 °C สามารถใช้วัดอุณหภูมิสัมพัทธ์ของร่างกายมนุษย์โดยคำนึงถึงสภาพแวดล้อมโดยรอบ นอกจากนี้ การไล่ระดับอุณหภูมิยังสร้างความแตกต่างของแรงดันไฟฟ้าเนื่องจากเทอร์โมอิเล็กตริกเอฟเฟกต์ ซึ่งสามารถใช้
เพื่อเป็นการพิสูจน์แนวคิด นักวิจัยได้เย็บเส้นด้ายลงบนถุงมือ และใช้มันเพื่อรับรู้อุณหภูมิของวัตถุที่สัมพันธ์กับอุณหภูมิของมือ เนื่องจากความแตกต่างของอุณหภูมิเพียงเล็กน้อยระหว่างมือมนุษย์กับสิ่งแวดล้อม (ประมาณ 10 °C) ทีมงานจึงคำนวณว่าถุงมือที่มีเส้นด้าย 1,800 เส้นสามารถจ่ายไฟ
ให้กับอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ที่จำเป็นสำหรับการใช้งานจริงได้ นอกจากนี้ยังสามารถใช้วัสดุนี้เพื่อวัดความเครียดของถุงมือได้อีกด้วย สิ่งนี้จะเป็นประโยชน์สำหรับการสร้างอุปกรณ์สวมใส่ที่ขับเคลื่อนด้วยตัวเอง ตัวอย่างเช่น ตำแหน่งมือและอุณหภูมิสามารถวัดได้เองโดยอัตโนมัติสร้างพลังงานไฟฟ้าได้
ในระบบควอนตัมเดียว กลยุทธ์การเข้ารหัสอื่น ๆ มีส่วนเกี่ยวข้องมากกว่า แต่ทั้งหมดนั้นต้องการในเชิงปฏิบัติที่เราเตรียมสถานะเริ่มต้นของระบบควอนตัม (หรือในบางกรณี การโต้ตอบ) เพื่อแสดงค่าของชุดข้อมูล สำหรับนักฟิสิกส์เชิงทดลอง การเตรียมระบบทางกายภาพด้วยกล้องจุลทรรศน์
เพื่อเข้ารหัสพิกเซลนับพันล้านจากชุดข้อมูลรูปภาพ มีความแม่นยำสูง ต้องฟังดูเหมือนฝันร้าย การเข้ารหัสข้อมูลจึงเป็นคอขวดที่สำคัญของอัลกอริธึมควอนตัมสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง และเป็นความท้าทายที่ไม่มีสิ่งใดเทียบได้โดยตรงในการคำนวณแบบดั้งเดิม อาจมีสิ่งมีชีวิตอาศัยอยู่ได้”
ไปสู่ควอนตัม
แน่นอนว่ายังมีหนทางอีกยาวไกลที่ต้องเดินก่อนที่ รุ่นต่อๆ ไปและรุ่นอื่นๆ จะทำงานบนฮาร์ดแวร์ควอนตัมได้ อันดับแรก เราต้องการคอมพิวเตอร์ควอนตัมขนาดใหญ่ที่ทนทานเพื่อเรียกใช้ซอฟต์แวร์ที่พัฒนาขึ้น เราจำเป็นต้องออกแบบอินเทอร์เฟซระหว่างข้อมูลแบบดั้งเดิม
และระบบควอนตัมเพื่อเข้ารหัสปัญหาในอุปกรณ์เหล่านี้ เรายังต้องการเครื่องมือควอนตัมที่ดีขึ้นสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อภูมิประเทศมีความซับซ้อน เหนือสิ่งอื่นใด เราต้องเรียนรู้ “ศิลปะสีดำ” ของการเรียนรู้ของเครื่องจากผู้ที่ฝึกฝนมานานหลายทศวรรษ แทนที่จะจ้างเฉพาะงาน
เพิ่มประสิทธิภาพที่กำหนดขึ้นสำหรับคอมพิวเตอร์แบบดั้งเดิม เราควรเริ่มกำหนดปัญหาสำหรับการคำนวณควอนตัมตั้งแต่เริ่มต้น อุปกรณ์ควอนตัมรุ่นแรกๆ กำลังรอการนำไปใช้จริงในห้องแล็บ คำถามคืออุปกรณ์เหล่านี้ช่วยให้เราแก้ปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพประเภทใดได้บ้าง และสามารถใช้คำตอบ
สำหรับคำถามนี้เพื่อกำหนดวิธีการเรียนรู้ของเครื่องใหม่ได้หรือไม่ มีปัญหาการวิจัยฟิสิกส์เฉพาะที่แมชชีนเลิร์นนิงที่ปรับปรุงด้วยควอนตัมสามารถจัดการได้หรือไม่ เราสามารถใช้ “แบบจำลองควอนตัม” ของแท้สำหรับงานเหล่านี้ได้หรือไม่? และวิธีที่เราคิดในควอนตัมคอมพิวติ้งสามารถก่อให้เกิดนวัตกรรม
สำหรับกลยุทธ์ทั่วไปในการเรียนรู้ของเครื่องได้หรือไม่? โดยสรุป ระเบียบวินัยที่เกิดขึ้นใหม่ของแมชชีนเลิร์นนิงที่ปรับปรุงด้วยควอนตัมจะต้องถูกย้ายออกจากสนามเด็กเล่นของคอมพิวเตอร์ควอนตัม และต้องกลายเป็นโครงการสหวิทยาการอย่างแท้จริง สิ่งนี้ต้องใช้ความพยายามในการสื่อสาร
และการแปลพอสมควร อย่างไรก็ตาม ภาษาอาจห่างกันน้อยกว่าที่เราคาดไว้ ทั้งทฤษฎีควอนตัมและแมชชีนเลิร์นนิงจัดการกับสถิติการสังเกต บางทีเราอาจไม่จำเป็นต้องอ้อมผ่านบิตดิจิตอลของศูนย์และหนึ่งในตอนแรก สรุปแล้ว เรายังไม่รู้ว่าในอีกไม่กี่ทศวรรษข้างหน้า คอมพิวเตอร์ควอนตัมจะคำนวณการตัดสินใจ แต่การถามคำถามทำให้เราคิดมาก
Credit : ฝากถอนไม่มีขั้นต่ำ / สล็อตแตกง่าย
