Consiguen interferometría atómica más allá del límite clásico, superando el ruido shot

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Un artículo publicado hoy en Science por científicos alemanes, italianos y un español (de Bilbao) revela cómo han conseguido crear grandes conglomerados de hasta 10.000 átomos en un estado cuántico de entrelazamiento, lo que permitirá crear una nueva generación de interferómetros atómicos.

La interferometría es una técnica que se puede usar para medir distancias recorridas por una onda, básicamente mediante la comparación de un frente de onda con otra versión a la que se le ha hecho viajar un camino ligeramente distinto. Al volver a juntar ambas ondas, ocurrirán procesos de suma constructiva o destructiva, dependiendo de la fase relativa de cada frente, que a su vez depende del camino seguido; el objetivo de un interferómetro es precisamente medir esas diferencias de fases.

Ejemplo de interferómetro óptico.
Arriba y abajo se ven casos de interferencia constructiva y destructiva, respectivamente. (fuente)

Normalmente se usan rayos de luz coherentes (i.e. lásers) para estos experimentos. Pero la precisión alcanzable está limitada a la longitud de onda usada, y hoy día los físicos han llegado al límite de sustituir los fotones de la luz, por átomos. ¿No estabamos hablando de ondas? Sí, pero resulta que toda la materia (en rigor sólo se ha verificado experimentalmente para objetos pequeñitos, aunque cada año menos pequeñitos) se comportan como ondas de materia.

Las longitudes de onda de la materia son inversamente proporcionales al momento lineal del trozo de materia del que se trata, así que si queremos una altísima resolución, nada mejor que los objetos más pequeños que conocemos: átomos. Dicho mal y pronto, esa idea es en la que se basan los interferómetros atómicos.

Pues bien, existe un límite fundamental para cualquier medición que trate con entidades discretas (fotones en fotodetectores, electrones en electrónica): el ruido shot. Explicado para dummies, consiste en que si mi forma de medir consiste en un proceso «de azar» como podría ser contar cuantos cuatros que me salen al tirar un dado un número pequeño de veces, existirá un ruido o error alrededor del número que podría esperar (que sería 1/6 del número de lanzamientos). Ese ruido es inherente al caracter discreto de la medida.

Dando un poco más de detalles matemáticos: en cualquier medida que involucre miles de millones de efectos aleatorios pequeñitos, pero independientes (en sentido estadístico), se sabe por el teorema central del límite que acabaremos obteniendo una distribución normal o Gausiana. Pero, si en lugar de miles de millones tenemos, pon, ocho medidas, ¿qué pasaría? Pues que emergería la distribución de Poisson inherente a los pequeños eventos independientes (para que todo cuadre, por supuesto la distribución de Poisson converge a la Gausiana cuando el número de eventos tiende a infinito).

En un sensor electrónico u óptico muy preciso, llega un momento en que el ruido de los átomos, electrones o fotones individuales domina y es lo que limita nuestras observaciones.

Lo que publican hoy los científicos, en palabras de el doctor Philipp Hyllus, físico del departamento de Física Teórica e Historia de la Ciencia, Facultad de Ciencia y Tecnología de la UPV/EHU es que «en una serie de medidas, se ha demostrado que estos pares de átomos entrelazados son apropiados para medidas de alta precisión por encima del límite Poissoniano. Este proceso permitirá a los futuros relojes atómicos sacar ventajas del entrelazamiento, al que Einstein tachó de fantasmagórica acción a distancia».

Aunque he tenido que contar un rollo arriba, espero que ahora se entienda el porqué es importante conseguir un montón de átomos entrelazados para reducir el ruido shot: en lugar de tirar N dados independientes, ahora estamos tirando N «dados mágicos», cuyos valores ya no son independientes, sino que están relacionados entre sí de alguna manera (más o menos compleja). El efecto es reducir la «aleatoriedad total» de la medida.

Metáfora de los «dados mágicos». Los colores iguales en los dos conjuntos de dados simbolizan el entrelazamiento de las dos distribuciones de probabilidad (fuente, QUEST)

Para terminar, darles mi enhorabuena a todos los firmantes por la publicación… ¡un trabajo digno de Science no se consigue todos los días!

Fuentes: 1 (Science), 2, 3 (traducción de 2)


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