Quantensprung: Wie Quantensensoren die Robotik revolutionieren

Besuchen Sie unsere On-Demand-Bibliothek, um Sitzungen von VB Transform 2023 anzusehen. Registrieren Sie sich hier

Dem jüngsten Ant-Man-Film ist es gelungen, Quanten ins rechte Licht zu rücken, aber die Zukunft der Quantenwissenschaft strahlt noch strahlender als die Fiktion. Eine Anwendung, Quantensensoren, ist bereits die Grundlage einiger der wichtigsten Systeme und Technologien unserer Welt – globale Positionierungssysteme (GPS) und Magnetresonanztomographen (MRT) sind Paradebeispiele.

Quantum Sensoren und Quanten-KI sind nur der Anfang: Auch Roboter erhalten jetzt die Behandlung mit Quantensensoren. Quantensensoren werden die Arbeitsweise von Robotern und die Art und Weise, wie wir sie auf wichtige Herausforderungen des 21. Jahrhunderts anwenden, revolutionieren.

Moderne Technologie ist voll von Sensoren, die Wärme, Licht, Bewegung, Druck oder andere Aspekte der physischen Umgebung messen. Quantensensoren bringen etwas Neues. Sie nutzen die Quanteneigenschaften des Verhaltens von Teilchen auf atomarer Ebene, um winzige Bewegungen oder Veränderungen in Gravitations-, elektrischen oder magnetischen Feldern zu erkennen.

Da Quantensensoren in einem so kleinen Maßstab arbeiten, können sie Licht oder andere beobachtbare Phänomene äußerst genau messen. Das bedeutet auch, dass sie hochpräzise und stabile Messungen liefern können, da sie Eigenschaften wie die Struktur von Atomen oder Spins von Atomteilchen messen, die sich nie ändern.

VB Transform 2023 On-Demand

Haben Sie eine Sitzung von VB Transform 2023 verpasst? Registrieren Sie sich, um auf die On-Demand-Bibliothek aller unserer vorgestellten Sitzungen zuzugreifen.

Diese Genauigkeit und Zuverlässigkeit machen Quantensensoren sehr nützlich. Sie stellen sicher, dass das Ticken der Atomuhren im Takt der Zeit bleibt, eine Eigenschaft, die sie zum Herzstück von GPS und anderen Positionierungs-, Navigations- und Zeitmesssystemen (PNT) macht. Sie werden auch häufig in MRT-Scannern eingesetzt, um Ärzten fein detaillierte diagnostische Bilder zu liefern. Und sie tragen auch dazu bei, die Umweltdaten zu verbessern, die Wissenschaftlern und der Industrie zur Verfügung stehen, ein wichtiger Aspekt der globalen Nachhaltigkeitsbemühungen.

Es ist jedoch wichtig zu erwähnen, dass es manchmal weniger nützlich sein kann, so präzise und einfühlsam zu sein. Das liegt daran, dass dadurch viel Rauschen in den Daten entsteht. Verrauschte Daten sind eine Herausforderung, der sich Teams wie unser EY-Quantendatenwissenschaftsteam durch den Einsatz von KI stellen, um Erkenntnisse vom Rauschen zu trennen.

Tatsächlich ist die Kombination von Quantensensorik mit anderen Technologien eine Strategie mit großem Potenzial. Quantensensorik und Robotik sind ein gutes Beispiel. Die geringe Größe der meisten Quantensensoren sowie ihre hohe Empfindlichkeit haben bereits zu ihrer Verwendung als taktile Sensorelemente in Glasfaserkabeln für Roboterarme geführt – sie helfen dem Roboterarm, seine Umgebung wahrzunehmen, indem sie präzise Informationen über Druck, Vibration, Temperatur usw. erfassen Textur.

Es zeichnen sich auch weitere potenzielle Anwendungen dieser leistungsstarken Kombination ab. Beispielsweise beginnen wir, Quantensensoren in Kombination mit mobilen Robotern zu sehen. Von den Sensoren erfasste Informationen über die Umgebung, wie etwa kleine Temperatur- oder Magnetfeldänderungen, können es dem Roboter ermöglichen, präzisere Bewegungen und Entscheidungen zu treffen sowie wertvolle Daten für andere Zwecke zu sammeln.

Wir haben dies selbst getestet, indem wir einen Quantensensor an Spot angebracht haben, einem vierbeinigen Roboter, der sich bewegen und Daten sammeln soll. Der von uns getestete Quantensensor soll die Art von Licht messen, die das Pflanzenwachstum beeinflusst, die sogenannte photosynthetisch aktive Strahlung (PAR). Genauer gesagt misst der Sensor die Anzahl der photosynthetisch aktiven Photonen an einem bestimmten Ort zu einem bestimmten Zeitpunkt, um zu sehen, wie viel PAR eine Pflanze an diesem Ort erhalten würde.

Da der Sensor in Umgebungen wie künstlich beleuchteten Gewächshäusern sowohl unter als auch unter Wasser robust und zuverlässig ist, bietet die Anbringung an mobilen Robotern wie Spot wertvolles Potenzial in der Landwirtschaft, wo die Überwachung und Steuerung des Lichts von entscheidender Bedeutung ist. Es könnte auch dazu beitragen, neu entstehende große Bioökosysteme wie Plantagen in der Wüste oder unterirdische Farmen zu modellieren, um sie für die globale Ernährungssicherheit zu nutzen.

Wir sehen bereits bahnbrechende Forschungen in diesem Bereich, wie zum Beispiel ein katarisches Projekt, das optimale Wachstumsstrategien für sehr lichtempfindliche Gewächshauspflanzen wie Tomaten untersucht, ein Projekt, das zur Ernährungssicherheit des Landes beiträgt und sich auf lokal angebaute statt importierte Produkte konzentriert.

Für einen einfachen Machbarkeitsnachweis haben wir unseren Sensor mit einer Standard-GoPro-Halterung an Spot befestigt und den Roboter so programmiert, dass er sich durch unseren Bürogarten bewegt, damit der Sensor Lichtmessungen durchführen kann. Unsere erste Erkenntnis war, dass die Winterzeit in Dänemark für unsere Pflanzen leider „nicht optimal“ ist!

Unser zweiter Versuch bestand darin, aus erster Hand zu sehen, warum die Kombination von Quantensensoren mit mobilen Robotern ein solches Potenzial hat. Wir sahen besonderen Wert in der Möglichkeit, Spot so zu programmieren, dass es im Laufe der Zeit regelmäßig Messungen im Garten durchführt.

Über den landwirtschaftlichen Einsatz von robotermontierten PAR-Sensoren wie dem von Spot hinaus könnten Roboter mit Quantengravitationssensoren unsere Fähigkeit zur Kartierung unterirdischer Strukturen verändern. Durch die präzisere Messung von Unterschieden in den Gravitationsfeldern könnten diese Sensoren dazu beitragen, Baurisiken durch eine genauere Kartierung von Tunneln, Höhlen oder Dolinen zu reduzieren. Außerdem könnten sie Umweltwissenschaftlern dabei helfen, Muster des Magmaflusses oder des Grundwasserspiegels zu modellieren und vorherzusagen, um Eruptions- und Überschwemmungsrisiken zu bewältigen .

Der Einsatz von Quantensensoren in und um anspruchsvolle Umgebungen ist nicht der einzige Vorteil der Roboter-Quantensensor-Paarung. Quantensensoren könnten Robotern auch dabei helfen, besser zu navigieren. Für autonome Roboter wie Spot oder selbstfahrende Autos ist es von entscheidender Bedeutung, sicher und genau navigieren zu können.

Auch hier dürften Quantensensoren eine Rolle spielen. Im Dezember 2020 erhielt das SPIDAR-Projekt Fördermittel der britischen Regierung zur Entwicklung quantenbasierter LiDAR-Systeme für autonome Fahrzeuge. Durch die Erkennung einzelner von einem Objekt emittierter Photonen und deren Messung der Entfernung des erkannten Objekts wird SPIDAR in der Lage sein, die Entfernung eines Objekts zu einem Fahrzeug weitaus präziser zu erfassen als bestehende 3D-Kamerasysteme.

Im Vergleich zu aktuellen LiDAR-Systemen, die die Laufzeit von Laserstrahlen zu und von Objekten mit einer Genauigkeit im Bereich von 100 Millisekunden messen, messen Quanten-LiDARs wie SPIDAR die Laufzeit von Photonen auf Billionstelsekunden. Sie werden auch in der Lage sein, Objekte durch Nebel oder möglicherweise um Ecken herum zu erkennen, was mit dem aktuellen LiDAR nicht möglich ist. Das Quanten-LiDAR-Upgrade klingt sicherlich nach einem positiven Schritt hin zu autonomen Fahrzeugen, in denen wir uns sicher fühlen können.

Abseits der alltäglichen Verkehrsteilnehmer werden Quantensensoren auch Robotern wie Drohnen und autonomen Militärfahrzeugen dabei helfen, in Umgebungen zu navigieren, in denen GPS-Systeme entweder nicht funktionieren oder eine ausnutzbare Schwachstelle darstellen könnten. Diese Nicht-GPS-PNT-Systeme verwenden häufig Quantensensoren mit kalt gefangenen Ionen, die winzige Änderungen der Schwerkraft und der Atombeschleunigung messen. Da die Technologie immer kleiner und robuster wird, glauben Experten, dass diese Systeme ein erhebliches Potenzial in der kommerziellen und Verteidigungsindustrie haben werden.

Unsere Whistlestop-Tour zu Quantensensoren und Robotikzeigt, wie viele Möglichkeiten diese Kombination bietet während sich die Technologie weiterentwickelt. Aber was machtNoch spannender ist die Paarung von Quanten- und Robotiksein breiteres Potenzial, insbesondere wenn man KI hinzufügtdie Mischung.

KI-Technologien wie Computer Vision und maschinelles Lernen (ML)sind entscheidend dafür, wie autonome mobile Roboter wahrnehmen undVermeiden Sie Hindernisse und planen Sie Ihre Aktivitäten innerhalb eines bestimmten Rahmens Umfeld. Aber KI-Prozessoren klein und leicht machengenug, um in kleinere Roboter integriert zu werden, ist ein großer technischer Aufwand Herausforderung. Das liegt an Prozessen wie dem maschinellen Sehenerfordern große Mengen an Rechenressourcen.

Experten glauben, dass Quantencomputing dieses Problem lösen könnteHerausforderung, indem Algorithmen viel schneller und dramatischer ausgeführt werden Reduzierung der erforderlichen Rechenleistung. Dies könnte der Fall seineröffnen Ihnen viele weitere Möglichkeiten, die Sie nutzen können mobile Roboter. Dies ist nur ein Beispiel für Quanten-KIauf die Robotik angewendet – andere, wie etwa das Potenzial von Quanten-ML, Robotern dabei zu helfen, schneller zu lernen, gelten ebenfallswerden erforscht, und zweifellos auch andere fruchtbare Paarungenwird folgen.

Alles in allem ist für uns klar, dass Quantenrobotik eindynamisches Feld, in dem Innovatoren, Wissenschaftler und Regierungen tätig sind sind daran interessiert, zu expandieren. Wir sind zuversichtlich, dass Quanten Sensoren und Quanten-KI sind nur der Anfang. Wir werdenBeobachten Sie genau, wie Quantenroboter immer größer werden Schritte zur Verwirklichung ihres Potenzials. Während sie es tun, siewird sich der Reihe von Quantenanwendungen anschließen, die Quanten benötigenWissenschaft weit über den Bereich der Fiktion hinaus.

Jeff Wong ist Global Chief Innovation Officer bei EY.

Kristin Gilkes ist Global Innovation Quantum Leader bei EY.

Die in diesem Artikel wiedergegebenen Ansichten sind die Ansichten der Autoren und spiegeln nicht unbedingt die Ansichten der globalen EY-Organisation oder ihrer Mitgliedsfirmen wider.

Willkommen in der VentureBeat-Community!

Bei DataDecisionMakers können Experten, einschließlich der Techniker, die mit Daten arbeiten, datenbezogene Erkenntnisse und Innovationen austauschen.

Wenn Sie mehr über innovative Ideen und aktuelle Informationen, Best Practices und die Zukunft von Daten und Datentechnologie erfahren möchten, besuchen Sie uns bei DataDecisionMakers.

Vielleicht erwägen Sie sogar, einen eigenen Artikel beizutragen!

Lesen Sie mehr von DataDecisionMakers