Des chercheurs de l'Université de Bristol ont atteint de nouveaux sommets de sophistication dans la détection de champs magnétiques avec une sensibilité extrême à température ambiante en combinant l'apprentissage automatique avec un capteur quantique.

Les résultats, Publié dans Examen physique X , pourrait conduire à une nouvelle génération de scanners IRM qui utilisent des champs magnétiques et des ondes radio pour produire des images détaillées de l'intérieur du corps, ainsi que d'autres utilisations potentielles en biologie et en science des matériaux.

Ces résultats ont été obtenus en utilisant une combinaison de techniques d'apprentissage automatique - où les ordinateurs s'adaptent et apprennent de l'expérience comme le font naturellement les humains et les animaux - et des dispositifs de détection quantique.

Des chercheurs des Quantum Engineering and Technology Labs (QETLabs) de l'Université de Bristol, en collaboration avec l'Institut d'optique quantique de l'Université d'Ulm et Microsoft, l'ont démontré à l'aide d'un capteur quantique basé sur le spin électronique dans un centre de manque d'azote (NV) dans un diamant.

Les centres de manque d'azote (NV) sont des défauts atomiques qui peuvent être trouvés ou créés dans un diamant. Ils permettent d'interagir avec des électrons isolés, qui peut à son tour être utilisé pour détecter les champs électriques et magnétiques. Leur combinaison unique de haute résolution spatiale et de sensibilité a conduit à l'étude de scénarios où l'activité de neurones uniques est surveillée et cartographiée à l'échelle nanométrique. Cependant, de telles applications de résonance magnétique nucléaire à l'échelle nanométrique sont limitées par le bruit de la lecture optique disponible à température ambiante dans des configurations de pointe.

Dr Anthony Laing, Chercheur principal de l'Université de Bristol, a déclaré : « Nous nous attendons à ce que le déploiement de nos techniques puisse débloquer des régimes inexplorés dans une nouvelle génération d'expériences de détection, où le suivi en temps réel et les sensibilités améliorées sont des ingrédients cruciaux pour explorer les phénomènes à l'échelle nanométrique."

Dr Raffaele Santagati, Associé de recherche au Centre de photonique quantique de l'Université de Bristol, a déclaré:"Nous montrons ici comment l'apprentissage automatique peut aider à surmonter ces limitations pour suivre avec précision un champ magnétique fluctuant à température ambiante avec une sensibilité généralement réservée aux capteurs cryogéniques."

Le co-auteur Antonio Gentile a déclaré :« Dans notre article, nous montrons comment une approche d'inférence bayésienne peut apprendre avec succès le champ magnétique et d'autres quantités physiques importantes à partir de données naturellement bruitées. Cela nous permet d'assouplir la complexité du processus de lecture des données au détriment du traitement avancé des données."

Centres de vacance d'azote, trouvé dans les imperfections du diamant, ont déjà été utilisés dans des démonstrations de leurs capacités de détection, mais le bruit et les interactions indésirables peuvent limiter leur applicabilité aux scénarios du monde réel. Les résultats présentés dans ce travail montrent comment surmonter ces limitations.