受自然界蜘蛛网启发，荷兰代尔夫特理工大学研究人员将纳米技术和机器学习相结合，成功设计出一种可在室温下工作的，极为精确的微芯片传感器——蛛网纳米机械谐振器该设备属于迄今世界上最精确的传感器之一，能在与日常噪声极端隔离的情况下振动，表现出超过10亿的机械品质因数，是量子技术和传感技术结合的典范这一突破性成果发表在《先进材料》杂志上，对引力和暗物质研究以及量子互联网，导航和传感领域都有重大意义

当温度在绝对零度以上时，由于电荷载流子的热运动，所有电阻都具有噪声，这种噪声称为热噪声而研究微小物体振动的最大挑战之一是，如何防止环境热噪声与其脆弱状态相互作用例如，量子硬件通常保持在接近绝对零度的温度下，但使用这种设备的冰箱每台价格高达50万欧元

此次发明的网状微芯片传感器在室温中与噪音隔绝的情况下，共振效果极好而且，这一发明将使建造量子设备的成本大大降低

该研究的领导者之一理查德·诺特表示，蜘蛛网是很好的振动探测器，因为蜘蛛通过感知网内的振动来捕猎，而非风这样的外部因素何不搭乘数百万年进化之旅的便车，用蜘蛛网作为超灵敏设备的初始模型呢

研究人员利用贝叶斯优化算法研究复杂的蜘蛛网，并建立了计算机模型令人惊讶的是，该算法从150种不同的蜘蛛网设计中提炼出一个相对简单的模型

计算机模型显示，该设备可在室温下工作，且原子剧烈振动通过机器学习和优化，研究人员成功地设计出了在室温环境下具有超低能量耗散的蛛网纳米机械谐振器

这有点像推了一下秋千，然后秋千就能不停地摆动将近一个世纪诺特说

这些传感器配备了Prophesee开发的事件过滤功能，用于消除不必要的事件数据，使其适用于各类应用。使用这些过滤器有助于消除不应被当前识别任务抓取的事件，例如在特定频率下可能发生的LED闪烁(抗闪烁)，以及极不可能是移动对象轮廓的事件。