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納米技術的重大進步使機械諧振器得到了顯著改善，目前氮化硅納米諧振器通過允許機械諧振器的運動與環境熱噪聲顯著隔離而成為領先的微芯片平臺。然而，迄今為止，人類直覺仍然是設計過程背后的驅動力。

圖1. 用于設計蜘蛛網納米機械諧振器的貝葉斯優化過程概述

在此，荷蘭代爾夫特理工大學Miguel A. Bessa, Richard A. Norte等人受大自然的啟發并在機器學習的指導下，開發了一種蜘蛛網納米機械諧振器，該諧振器通過數據驅動優化算法發現的新型“扭轉軟夾緊”機制表現出與周圍熱環境隔離的振動模式。

基于該機制，諧振器在室溫環境中表現出超過10億的高機械品質因數（Q_m），避免了輻射損失且而無需使用聲子晶體或亞微米光刻特征，使其大規模制造變得更加容易和便宜。

因此，該諧振器（具有微米級特征）可以通過光刻可靠地大規模制造，雖然高Q_m諧振器通常需要約20~30 nm的厚度，但作者設計了50 nm的厚度以簡化制造。

圖2. 優化的蜘蛛網設計表現出軟夾緊模式

此外，該諧振器的低耗散率（f_m/Q_m≈75 μHz）也代表了朝高精度傳感應用和室溫量子技術邁出的重要一步，這包括量子限制力顯微鏡、“無腔”冷卻方案和室溫下運動的量子控制。本文提出的機器學習算法獨立地研究了自然界中蜘蛛網實際使用的扭轉振動機制，而無需了解蜘蛛網如何檢測獵物。

盡管如此，這種由機器學習引導的數據驅動探索只是合理設計下一代納米機械諧振器的第一步，實現高Q_m共振模式的演示方法不限于特定蜘蛛網，甚至可能適用于各種幾何形狀和設計。作者預計機器學習優化以及新的制造技術將在未來十年內導致納米技術前所未有的大發展。

圖3. 貝葉斯優化的最佳蜘蛛網納米機械諧振器的實驗表征

Spiderweb Nanomechanical Resonators via Bayesian Optimization: Inspired by Nature and Guided by Machine Learning, Advanced Materials 2021. DOI: 10.1002/adma.202106248

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