代尔夫特理工大学和布朗大学的研究人员设计了弦状谐振器，能够在环境温度下比任何已知的固态物体振动更长时间，接近目前只能在绝对零温度附近实现的振动。他们的研究发表在《自然通讯》上，推动了纳米技术和机器学习的前沿，以制造一些世界上最灵敏的机械传感器。

新开发的纳米线拥有室温环境下任何夹紧物体有史以来最高的机械品质因数;在他们的情况下夹在微上。这使得该技术对于与现有微平台的集成变得有趣。

机械品质因数表示能量从振动物体中发出的情况。这些琴弦经过专门设计，可以捕捉振动，防止能量泄漏。

微的百年变化

“想象一下，一旦推动秋千，它就会持续摆动近 100 年，因为它几乎不会通过绳索损失任何能量，”副教授理查德·诺特 (Richard Norte) 说道。

他补充道，“我们的纳米弦做了类似的事情，但我们的纳米弦不是像秋千那样每秒振动一次，而是每秒振动 100,000 次。因为能量很难泄漏出去，这也意味着环境噪音很难进入，使得这些一些适合室温环境的最佳传感器。

“这项创新对于研究室温下的宏观量子现象至关重要，在这种环境中，此类现象以前被噪声掩盖。虽然量子力学的奇怪定律通常只在单个原子中可见，但纳米弦能够将自身与我们日常的热量隔离开来。基于振动的噪声使它们能够打开一扇了解由数十亿个原子组成的量子特征的窗口;在日常环境中，这种能力对于基于量子的传感具有有趣的用途。”

模拟与实验的非凡匹配

“我们的制造工艺与当今纳米技术的可能方向不同，”实验工作的带头人安德里亚·库比蒂诺博士说。琴弦长 3 厘米，厚 70 纳米，但按比例放大，这相当于用玻璃制造吉他弦，悬挂半公里，几乎没有下垂。

“这种极端结构只有在纳米尺度上才可行，因为重力和重量的影响以不同的方式进入纳米尺度。这使得我们日常尺度上无法实现的结构成为可能，但在用于测量压力、温度、加速度和磁场等物理量的微型设备中特别有用，我们称之为 MEMS 传感，”库比蒂诺解释说。

纳米线采用代尔夫特理工大学开发的先进纳米技术制作而成，突破了制造细长悬浮纳米结构的极限。此次合作的关键在于，这些纳米结构可以在微上完美制造，模拟与实验之间有着非凡的匹配度——这意味着模拟可以作为机器学习算法的数据，而不是昂贵的实验。

“我们的方法是使用机器学习算法来优化设计，而无需不断制造原型，”与 Miguel Bessa 共同开发这些算法的主要作者 Dongil Shin 博士指出。

为了进一步提高设计这些大型详细结构的效率，机器学习算法巧妙地利用了更简单、更短的弦实验的见解来改进更长弦的设计，使开发过程既经济又有效。

诺特表示，该项目的成功证明了纳米技术和机器学习专家之间的富有成效的合作，凸显了前沿科学研究的跨学科性质。

惯性导航和下一代麦克风

这些纳米线的意义超出了基础科学的范围。它们为将高灵敏度的传感器与标准微技术相结合提供了有希望的新途径，从而带来了基于振动的传感新方法。

虽然这些最初的研究主要集中在弦上，但这些概念可以扩展到更复杂的设计，以测量其他重要参数，例如惯性导航的加速度或看起来更像下一代麦克风的振动鼓面的东西。这项研究展示了将纳米技术进步与机器学习相结合以开辟技术新领域的巨大可能性。