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诺贝尔物理学奖获得者65年前的演讲,MEMS微纳技术的伟大开端

传感器专家网 2024-07-30 18:35 次阅读

以前在读书的时候,老师会经常提起“费曼学习法”,意思是当你学习某个知识点时,最好的方法是在学完后将这个知识讲给别人或教给别人。在我们亲身讲解的过程中,将能够敏锐地发现自己知识中的薄弱点,从而巩固知识。

MEMS传感器及许多微纳技术学科中,我们也会经常接触到理查德·费曼(Richard Feynman)这一名字,他是第一位提出纳米概念的人。

此费曼和彼费曼就是同一人,费曼于1965年获得诺贝尔物理学奖,被认为是爱因斯坦之后最睿智的理论物理学家。

1959年12月,费曼在著名的演讲“底部有足够的空间(There's Plenty of Room at the Bottom)”中,提出了将机器小型化到原子和分子尺度的想法——这成为现代微纳米技术的概念起源。我们也经常听到这次著名的演讲名称或片段。

演讲中,费曼提出了纳米级机器、可吞咽的手术机器人、更密集的计算电路和显微镜等概念,提出了在原子尺度上操纵物质的可能性以及将面临的挑战。

费曼以两个挑战结束了他的演讲,并为第一个解决每个挑战的人提供了 1000 美元的奖金。其中,第一个挑战涉及建造一个微型电机,这一挑战在1960年11月被加州理工学院的毕业生威廉·麦克莱伦 (William McLellan) 完成——显然这已经涉及到微机械制造领域。

理查德·费曼(Richard Feynman),是20世纪最著名的物理学家之一,1965年,他因在量子电动力学方面的成就而获得诺贝尔奖。费曼为科学界带来了一种艺术且独特的解决问题的方法。

微机电系统(Microelectromechanical Systems,缩写为 MEMS)是将微电子技术与机械工程融合到一起的一种工业技术,它的操作范围在微米尺度内。微机电系统由尺寸为1至100微米(0.001至0.1毫米)的部件组成,一般微机电设备的通常尺寸在20微米到一毫米之间。

MEMS等微纳技术正是基于费曼的理念——在微米级等极小尺度进行的微小操作。

下文,我们来看看这次伟大的演讲——MEMS等微纳技术概念的开端。

Plenty of Room at the Bottom

我想,实验物理学家们一定非常羡慕像卡默林·昂尼斯(Kamerlingh Onnes)这样的人,因为他发现了低温领域,它似乎是无穷无尽的,人们可以在其中一直探索下去。他是一个领导者,在这段科学冒险中独领风骚。

珀西·布里奇曼( Percy Bridgman)在进行设计以获得更高的真空时,开辟了另一个新的领域,并且能够进入这个领域,引导我们前进。

现在我想描述一个领域,虽然目前已经达成的不多,但是理论上却有非常多的事情可以做。这个领域与其他领域并不完全相同,因为它不会解答我们很多基础物理学问题(譬如“神奇粒子是什么?”)。但它更像是固态物理学,因为它可能会告诉我们很多关于在复杂情况下发生的奇怪现象。另外,最重要的一点是,它在技术上的应用会非常多。

在这里,我想谈的是有关在小尺度下操作和控制事物的问题。

我一提到这个话题,马上就有人告诉我小型化技术以及该技术的进展。他们告诉我,电动机只有你小手指上的指甲那么大。他们告诉我,市场上有一种设备,你可以用它把主祷文写在大头针的针头上。

但这算不了什么,在我打算讨论的方向上,这些只是最原始、最蹒跚的一步。在这些技术下面的世界小得惊人。到2000年,当人们回顾这个时代时,他们会奇怪为什么直到1960年才有人开始认真地朝着这个方向前进。

为什么我们不能把全套24卷的《大英百科全书》写在大头针的针头上?

让我们看看会涉及到什么难题。大头针头直径为十六分之一英寸。如果将其放大25000倍,那么大头针头部的面积就等于《大英百科全书》所有页面的面积。因此,只需将大英百科全书中所有文字的尺寸缩小25000倍即可。

那可能吗?眼睛的分辨能力约为 1/120 英寸——这大约是百科全书中一个小点的直径。当你将其缩小 25,000 倍时,其直径是 80 埃,即 32 个原子宽(埃,晶体学、原子物理、超显微结构等常用的长度单位,10的负10次方米,纳米的十分之一)。换句话说,在一个这样的点上,还可以容纳1000个原子。

此外,每个点都可以根据照相雕刻的需要轻松调整大小,毫无疑问,大头针头上有足够的空间刻上全套《大英百科全书》。

而且,如果可以这样写的话,就一定有方法可以阅读。让我们想象一下,它是用凸起的金属字母写的;也就是说,在百科全书中黑色的地方,我们有凸起的金属字母,它们的大小实际上是普通大小的 1/25,000。我们将如何阅读它?

如果我们有以这种方式编写的东西,我们可以使用当今常用的技术来阅读它。(当我们真正把它写出来时,人们无疑会找到更好的方法,但为了保守地表达我的观点,我将只采用我们今天知道的技术。)我们可以这样做:将金属压入塑胶材料中并制作模具,然后非常小心地剥离塑料,将二氧化硅蒸发到塑料中以获得非常薄的薄膜,接着以某种角度蒸发黄金到硅膜上,以便所有的小字母清晰地显现出来,将硅胶上的塑料溶解掉,然后就可以用电子显微镜观察!

毫无疑问,如果把文字以上凸起字母的形式缩小25,000倍写在大头针头上,并且能够读取它,以今天的科技来讲是毫无问题的。此外,我们会发现复制原版很容易:只需要再次将相同的金属板压入塑料中,我们就会得到另一个副本。

那么我们怎么写呢?

接下来的问题是:我们怎么写呢?我们现在没有标准技术来做到这一点。但我要指出的是,这并不像看起来那么困难。我们可以把电子显微镜中用做放大功能的镜头反置过来,将之用来缩小。当一个离子源射出的离子,通过这种倒置的放大镜头,就可以聚焦成一个非常小的点。我们可以像在电视阴极射线示波器中写入一样,通过横线一条一条地扫描调整,来确定在我们扫描线时沉积的材料量。

由于电荷密度的限制,这种方法可能会非常慢。未来将会有更快速的方法,譬如:我们可以首先制作一个屏幕,先通过一些照片处理,上面有字母形式的孔。然后我们会在孔后面划出一个弧,并通过孔吸引金属离子;然后我们可以再次使用我们的透镜系统并以离子形式制作小图像,这会将金属沉积在大头针上。

一种更简单的方法可能是这样的(尽管我不确定它是否有效):我们获取光线,通过向后运行的光学显微镜,将其聚焦到一个非常小的光电屏幕上。然后电子离开光照射的屏幕。这些电子被电子显微镜透镜聚焦,直接撞击金属表面。如果运行足够长的时间,这样的光束会蚀刻掉金属吗?我不知道。如果它不适用于金属表面,则必须能够找到一些表面来覆盖原始针头,但是此物质受电子束撞击的部位,一定要能够留下我们事后可以辨认的变化才行。

这些设备不存在强度不足的问题——通常在放大影像时都必须把一点点的电子分得很散地打在荧幕上,因此放大的时候常常会遇到强度上的问题。现在的情况恰巧相反,由于一整页文字被聚焦在一个非常小的区域,因此光的强度非常大。而经由光电荧幕所跳出来的少数电子又被聚焦到非常小的区域,因此其强度也是非常地强。我真是不明白,既然如此,为什么目前还没有能够人做到这件事!

以上是大头针针头上的《大英百科全书》,现在让我们考虑一下世界上所有的书。美国国会图书馆拥有约 900 万册图书;大英博物馆图书馆拥有 500 万册图书;法国国家图书馆也藏有500万册图书。毫无疑问,存在重复,所以让我们假设世界上有大约 2400 万册的书籍。如果我按照我们一直在讨论的规模打印所有这些内容,会发生什么?需要多少空间?

它需要大约一百万个针头的面积,因为《大英百科全书》只有 24 卷,而这些书籍有 2400 万卷。也就是说,我们用来复制的带有薄如纸的塑料背衬的二氧化硅复制品以及所有这些信息,其面积大约相当于百科全书 35 页的大小,这大约相当于半本杂志。全人类记录在书籍中的所有信息都可以在你手中的小册子中随身携带——而且不是用代码编写的,而是用小尺寸简单复制了原始版本中的文字、图片和其他一切所有信息,且不损失分辨率。

当我们加州理工学院的图书馆员从一栋大楼跑到另一栋大楼时,如果我告诉她,十年后,她正在努力保管的所有信息——120,000 册书,从地板堆到天花板、装满卡片的抽屉、装满旧书的储藏室——只需一张借书卡即可保存!她会作何反应?

当巴西大学发现他们的图书馆被烧毁时,我们可以在几个小时内从母版上复制一份副本,然后将其放入不大于或不重于任何书籍的信封中,这个副本在短短几小时内即可寄到巴西大学图书管理员的手中。

现在,这次演讲的名称是“底部有足够的空间”(There is Plenty of Room at the Bottom),而不仅仅是“底部有空间”(There is Room at the Bottom)。我所证明的是,空间是存在的——你可以以实用的方式减小物体的尺寸。我现在想表明还有足够的空间。我现在要讨论的不是技术,而只是其在理论上的可行性,也就是说依据物理原理所可能达成的结果。

微观世界中的信息

假设,与其试图直接以现有形式再现图像和所有信息,我们只编写点和线之类的代码,以表示各种字母。每个字母代表六到七个"比特"的信息;也就是说,只需要大约六到七个点或线就能代表一个字母。现在,我不仅仅要像之前那样利用针尖的表面,我还将利用材料的内部。

我们可以用一种金属的小斑点来表示一个点,用另一种金属的相邻斑点来表示一个划线,以此类推。保守起见,假设一个信息比特将需要一个由原子构成的小立方体,尺寸为5乘5乘5,即125个原子。或许我们需要一百多个原子来确保信息不会因为扩散或其他过程丢失。

我已经估算了百科全书中有多少字母,并假设2400万本书中的每一本都和一卷百科全书一样大,然后计算了有多少比特的信息。每个比特允许使用100个原子。结果表明,人类在全世界的书籍中精心积累的所有信息可以以这种形式书写在一个直径为二百分之一英寸的材料立方体中——这是人眼能够察觉到的最小尘埃。所以,空间还有很多!别对我提微缩胶片!

生物学家们早就知道,大量资讯可以储存在微小空间里,而且在我们理解前面的一切理论之前,这个谜早已有解答了:在最小的一个生物细胞里,像我们自身这样复杂的生物资讯是如何储存下来的呢。眼睛是不是棕色的,到底会不会思考,在胚胎的时候下巴骨内部就应该先长出个小洞,以便在里面能够长出一条神经,这一切一切的资讯都储存在长长的DNA分子链里,而其却只占细胞的一小部分;在DNA分子链中,细胞存储一比特信息大约大概需要50个原子。

更好的电子显微镜

生物学家们早就知道大量资讯是可以储存在微小空间里的事实,而且在我们理解前面的一切理论之前,这个谜早已有解答了:在最小的一个生物细胞里,像我们这样复杂的生物资讯是如何储存下来的呢。眼睛是不是棕色的,到底会不会思考,在胚胎的时候下巴骨内部就应该先长出个小洞,以便在里面能够长出一条神经,这一切一切的资讯都储存在长长的DNA分子链里,而其却只占细胞的一小部分;在这里面,细胞储存每一位元的资讯大约是50个原子。

如果我们以符号来写,用5×5×5个原子表示每一位元,有个问题:今天怎么来读它?小心而努力地用电子显微镜来看,解像力约为10?,因此不够好。当我谈到这些小尺寸的东西,我想试着让你们了解把电子显微镜改良100倍有多重要。并不是不可能的,也没有违背电子折射的法则。在这样一个电子显微镜中,电子的波长约为1/20?。因此有可能看到一个原子。清晰地看到个别的原子有什么好处?

我们在其他领域有朋友,假定是生物学家。我们物理学家常看着他们说:“你知道为什么你们没有什么进展吗?”(实际上,如今我不知道有什么比生物学发展更快的领域。)“你们应该学我们,多用点数学。”他们原本可以如此回答,但是他们很礼貌,因此我替他们说:“要让我们进展更快,你们应该去把电子显微镜改良100倍。”

今天,生物学最核心最基本的问题是什么?是像这样:DNA中,碱基的序列如何?如果有个突变会发生什么?DNA碱基的序列和蛋白质中胺基酸的序列是怎样关联的?RNA的结构如何;是单股或双股,跟DNA碱基的序列又是怎样关联的?微粒体的结构如何?蛋白质如何合成?RNA跑到哪里去?它如何固着?蛋白质固着在哪里?胺基酸跑到哪儿里面?在光合作用中,叶绿素在哪里,如何排列,类胡萝卜素在其中有何关联?是怎样的系统把光转换成化学能?

只要看得见,这些生物学的基本问题有许多都容易回答。你会看到链上碱基的序列;你会看到微粒体的结构。不幸的是,现在的显微镜看得太粗糙了。把它改良100倍,许多生物学的问题就容易多了。我当然有点夸张,可是生物学家一定会感谢这个改进,而且比起他们应该用数学的批评,他们也会喜欢前者。

今日化学反应的理论建构在理论物理上。物理提供化学的基础。但是化学里还有分析。如果你拿到一个奇怪的物质,想知道是什么,就要经过漫长复杂的化学分析。今天,几乎可以分析出任何东西,所以我的主意出现得有点晚。但是如果物理学家想做,他们也可以研究得比化学家更深一层。分析任何复杂物质可以是非常简单的;只要看它上面原子在那儿。问题是电子显微镜差了100倍。(稍后我想问:物理学家可以做到化学的第三个问题——也就是合成吗?有个物理方法来合成任何化学物吗?)

电子显微镜如此烂的原因是所有镜头的f值只有1/1000;你无法拥有够大的数值孔径(NA);我知道有理论证明轴向对称之静止的磁场镜头的f值不可能比某值大;因此现在的解像力到达了理论上的极限。但是任何理论中都有假设,为什么要用轴向对称的磁场?为什么要用静止的磁场?我们不能用脉冲的电子束和沿电子运动方向一路上增强的场?一定要用对称的场吗?我向外发出这个挑战:没办法让电子显微镜更强吗?

神奇的生物系统

生物学上有关在小尺度上编写信息的例子激发了我对一种可能性的思考。生物学不仅仅是在编写信息;它还在采取相应的行动。生物系统可以非常微小。许多细胞非常小,但它们非常活跃;它们制造各种物质;它们四处移动;它们扭动;它们以各种神奇的方式执行各种任务——所有这一切都在非常小的尺度上进行。此外,它们还储存信息。想象一下,我们也可能制造出一个非常小的东西,可以根据我们的意愿进行操作——我们可以制造一个在那个层级上进行工作的物体!

制造非常小的物体甚至有经济上的好处。让我提醒你们一些计算机的问题。在计算机中,我们必须存储大量的信息。我之前提到的那种以金属分布的方式进行的写作是永久性的。对计算机来说,更有趣的是一种写入、擦除、再写入其他内容的方式。(通常这是因为我们不想浪费刚刚写过的材料。然而,如果我们能在一个非常小的空间中写入它,那就没有任何影响;在阅读后可以扔掉。这不会花费太多材料。)

制造微型电脑

我不知道怎样用实际的方法把这东西做的很小,但我知道电脑大得可以塞满许多房间。为何不能把它做得线很少,元件很少;并且做得很小。我是说很小。例如导线应该直径在10或100原子宽,电路长宽应该只有几千?。任何分析过电脑的逻辑理论的人都有这个结论:如果电脑因为元件尺寸缩小几个数量级而能做得更复杂,则电脑可能做到的事会非常的有趣。如果电脑的元件是现在的百万倍,就能做判断。电脑会有时间计算出做下一个计算的最佳方法。它们会根据经验选择比我们会告诉它们的方法更好的分析方法。在许多其它方面,它们会有新的特质。


如果看到熟人的脸我会立刻发觉曾经见过(实际上,我的朋友会说我挑了个不好的例子。至少我还认得那是人,不是苹果)。但是还没有机器能以同样的速度看到一张相片,认出那是个人的;更没法认出是从前见过的同一个人,除非相片一模一样。面孔改变了,距离较近,距离较远,还是光线变了,我都认得出来。现在,我头壳里的电脑很容易就做得到。我们造的电脑却不行。我头壳里的元件数量比我们美妙的电脑多得多。电脑太大了;里面的元件极微小。我想来制造更小的。

如果想造个电脑,具有这些额外的优异特质,尺寸大概跟五角大楼一般。这有许多缺点。首先,需要太多的材料;世界上的锗也许不够制造这巨物里的所有电晶体。发热和功率消耗也是问题;需要10的9次方伏安为单位计算的功率来维持电脑运作。更实际的问题是,这电脑的速度有一限制。由于尺寸很大将资料由一处传到另一处需要一定的时间。资料不可能传得比光速快,因此,当电脑速度越快越精巧时,必须做得越来越小。

但还有空间做得更小。在物理的法则中,我找不出限制我们缩小现今的电脑元件的理由。事实上,缩小还有许多好处。

缩小制造

我们如何能制造这样的装置?要有何种制程?既然我们讨论过以原子的排列来写,我们可能就会考虑一种可能:蒸镀材料,然后再蒸一层绝缘体上去。然后下一层蒸上导线的另一部分,以及绝缘体,及其它。因此,你只要一次一次地蒸,直到你有一块东西内含所有元件——线圈、蓄电器、电晶体及其它——所有元件都极小。

为了好玩,我想讨论其它可能的方法。为何不像制造大的电脑一样造这些小的电脑。为何不在极小的程度钻、切、焊,切出形状,铸出各种形状。多少次你在搞小东西(像你老婆的腕表)时你曾对自己说:“如果能训练蚂蚁来做就好了!”我想提议训练蚂蚁来训练更小的虫来做这事。小而可动的机器能做些什么?它们不一定很有用,但是制造它们一定很有趣。

考虑任一机器(例如汽车),提出制造超微版的相关问题。假定在某汽车的设计中,零件必须有一定之精确度;假定是4/10,000英寸。若一圆柱或其它精度低于此,就不会运行顺利。如果要造的东西太小,就得考虑原子的尺寸;如果一个圆很小,就无法以所谓的“球”做出这个圆。因此,如果原尺寸汽车的误差为4/10,000英寸;当误差缩小至10个原子大小时,就可以将汽车尺寸缩为1/4,000左右,大约是1mm长宽。非常明显的是:如果重新设计汽车,使它能容忍较大的零件误差(这并非全不可能),就能制造更小的装置。

考虑这样小的机器的问题十分有趣。首先,在零件受到同样压力时,由于面积缩小,受力也随之降低,因此像重量与惯量等因素的重要性就较低。换句话说,材料的强度随尺寸的缩小而增强。例如,尺寸缩为几倍,转速就要增为几倍,才能保持压力与张力(离心力引起的)不变。

另一方面,金属的结构是一粒一粒的(晶体),在尺寸极小时这就很恼人,因为材料不够均匀。像塑胶,玻璃等非结晶性的材料就均匀得多,因此得用这类材料来造就我们的小机器。

系统中的电机零件有点问题——铜导线和磁性零件有问题。尺寸极小时的磁性质和大尺寸时不同。牵涉到线圈的问题。大号电磁铁可以绕个上百万圈线,小号的也许只能绕一圈。电机零件不能只是尺缩小尺寸;必须重新设计。但是我不觉得不能重新设计以能运作。

这样小的机器会有什么用处?谁晓得。我曾提到在具备小车床和其它超小型机工具的工厂中制造电脑用的小元件。小车床不必跟大车床完全一样。我让各位的想像力来改进设计;请完全利用小尺寸时的各种特性,并使全自动最容易达成。

一位朋友(ARHibbs)提出了非常有趣的用途。他说(虽然这非常疯狂)动手术时能把手术医师吞下去会很有趣。把机械手术医师弄到血管里,它跑到心脏里四处看(资讯当然要送出来)。它找出有问题的瓣膜,拿出一只小刀割掉。其它小机器也许能永久装在身体内,以协助功能异常的器官。

现在谈谈这有趣的问题:我们怎样造这样小的机器?我留给各位解答。但是让我提出个古怪的建议。在原子能厂里有很多材料与机器变得有放射性,没法直接处理。它们有一组主从手臂来旋下螺帽,放上螺丝钉,及做其它事。操作一具主手臂,从手臂会做一样的动作;如此就可以把螺帽转来转去,并把东西处理得很好。

这样的主从手臂构造都很简单,有条像marionette(线控人偶)弦的缆线由主控连到从手臂。使用的是伺服马达,因此缆线是电缆,传送电讯而非机械讯号。你转动操纵杆,操纵杆转动伺服马达,马达使电线中的电流改变,这改变使电线另一端的马达也改变位置。

现在,我想造出同样的装置——一个电力带动的主从系统。从系统由现代的大型机工极小心地制造,使它是主系统的1/4大小。因此,就可以按此方案做1/4大小的事——小伺服马达推动小手耍弄小螺帽螺钉,它们可以钻小洞,它们只有正常尺寸1/4大。我造出1/4大小的车床和工具。用这车床和工具可以造出另一组主从手臂,尺寸是车床和工具尺寸的1/4大(正常尺寸1/16大)。然后我由正常尺寸的主手臂直接连电线到1/16大小的伺服马达上(也许中间通过变压器)。这样我就可以操作1/16大小的从手臂。

从这里你得到原则。这相当难,但是可能做到。你可能会说一次可以缩小更多倍。当然。这全都要非常小心地设计,而且不一定要做得像手,如果仔细思考,可以得到相同功用的更好方案。

即使用现有的缩图器也可以在一步骤中缩得比1/4更小。但是不能直接用大缩图器制造小缩图器,因为描图洞太松和缩图器制造时的误差。缩图器尾端抖动的误差比你的手移动时的误差还大。如此来缩小尺寸时,会发现一堆串接的缩图器的最末端震动得什么也不能做。在每个阶段都要改进机件的精度。若由缩图器造了一个小车床,其中有个螺丝不够精密(比原尺寸的螺丝还不精密),可以找来螺帽,把螺丝转进转出,直到这小尺寸螺丝的误差百分比跟原尺寸螺丝一样。

用三个不平的平面相互摩擦,可以使完成的三个平面都比原先任何一个更光滑。因此,只要方法正确,在小尺寸下改善精度并非不可能。因此在造尺寸更小的东西之前,要先改善即将使用的零件的精度:铅螺丝等,以改善设备精度。

每一阶段都要先制造下一阶段要用到的东西——很耗时很难的计划。也许你可以找到缩小更快的较佳方法。这一切完成后得到1/4,000大小的车床。但我们想造的是大量的电脑,要在车床上钻洞制造电脑用的小垫圈。在这一台车床你能造多少垫圈?

100只“小手”

制造第一组1/4尺寸的从手臂时,我打算造十个,并把它们都连接到主手臂上,如此十个手臂会同时做同一动作。再缩为1/4时,每个小从手臂造出十个小小从手臂,这样就有了100个1/16尺寸的小小从手臂。

我们要把这些数以百万计的车床放在哪?这完全不是问题。体积总和还比一个全尺寸车床小。假设造了十亿个小车床,每个小车床尺寸是原尺寸的1/4,000,则材料和空间都不成问题,因为用掉的材料比全尺寸车床的2%还少。你瞧,材料完全不花什么钱。因此我想造十亿个相同的小工厂,同时进行制造、钻孔、铸造零件、及其它事。

在缩小的过程中,会产生一些有趣的问题。并非所有的现象都随着尺寸缩小的比例而变小。材料因分子间引力(范德华力)吸在一块儿也是问题。情形会像这样:完成一件零件后,想把螺帽从螺丝上转下来,结果掉不下来,因为重力不够大。想把螺帽从螺丝上弄下来还很难呢。这就像老电影中的情节:手上沾了糖浆想要甩掉一杯水。设计时要考虑许多同类性质的问题。

重新排列原子

我不怕讨论这最终的问题:将来我们如何依我们想要的方式排列原子,尺寸缩小到排列原子的地步。如果可以依我们想要的方式一个一个地排列原子,会怎样呢?(当然要合理地排,不能乱来。例如不能排成化学上不稳定的排列方式。)

到目前为止,我们觉得挖到地里来取得金属矿物没什么不好。我们加热金属,做大规模的处理,想从如此多的杂质中纯化物质……等等。但是我们必须接受自然安排的原子排列。我们没法有东西排成棋盘一样,其中的杂质距离恰为1,000,或是排成别的花样。

如果能排出一层层的结构,每层排得非常正确,这能用来干什么?如果真能依我们所想来排列原子,产物会有什么性质?研究这些物质的理论会很有趣。我不知道会发生什么事,但我深信,当我们能控制东西的排列(小尺寸的,原子的)时,一切物质的性质范围会大得多,我们能做的事也会多得多。

想像我们在一片材料里造出小线圈和蓄电器(或利用固态物理造出的类似东西),每个元件1,000或10,000?,一个接一个排满一大片,尾端伸出天线。造这一整组元件。可能像从一套天线发射无线电波。对欧洲传送节目一样,从一套天线中发射光线吗?也就是以非常高的密度朝单一方向射出光线。(也许这样的光柱在技术上或经济上都不很有用)我已经考虑过建造小尺寸电气元件的一些问题。阻抗的问题相当严重。如果把大尺寸的元件缩小,元件的自然频率就上升(因为波长和尺寸成正比)。但是趋肤深度只跟尺寸的平方根成正比,因此阻抗的问题就极麻烦。如果频率不是很高,也许可以利用超导或者其他技巧来解决问题。

当我们到达了这个非常小的世界——例如7个原子组成的线路——我们会发现许多可利用来帮助设计的新现象。基于量力子学,原子在小规模上的表现,就像大规模上没有东西一样。因此在缩小尺寸和拨弄原子的过程中,我们遵循不一样的定律,并且期待做到不一样的事。

我们用不同的方法制造,我们可以利用(不仅利用各种线路)某种系统,其中利用了量子化的能阶,或量子化旋转(±1)的交互作用。另一件我们会注意到的事是:只要造得够小,所有我们造的机件都可以大量制造得完全和正本一模一样。大的机器没法造得一模一样。但是如果你的机器只有100个原子高,精度只要有0.5%就可以让复本的尺寸一模一样——也就是100个原子高。

到了原子的阶段,会碰到新的力、新的可能性和新的效应。制造和材料的重制会有不同的问题。我由一生物学的现象得到启发:重复使用化学力以制造各种奇怪效应(作者乃其一也)。

照我看来,一个个原子地计画制造东西并不违反物理的原则。这不是要试着违反定律,这是原则上可以做到的事情;只是因为我们尺寸太大而尚未实行。

最终我们可以做化学合成。一个化学家会跑来找我们,说:"我想要个分子,排列是这样排的;帮我造出来。"化学家想造某种分子时,方法都很神秘。他发现这物质有这种环,因而混合这个和那个,摇一摇,搞来搞去,在完成一个艰难步骤之后通常都能合成他想要的东西。当我的装置可以运转时,我们就可以用物理的方式合成,这化学家因此知道如何合成所有东西。因此,化学家的方法会完全没有用。

这很有趣:理论上物理学家有可能合成化学家写下来的任何化学物质。下个命令,然后物理学家来合成。听来如何?把原子放在化学家说的地方,就能造出这个物质。如果我们能看到我们在做什么,和能在原子的尺度上操作东西,化学和生物学的许多问题就能够解决。而这样的发展我想是无可避免的。

现在你可能会说,谁该做这件事,为什么要做?我已经指出几项有经济价值的应用,但你们可能会为好玩而做。那就来玩罢!我们来个实验室之间的竞赛。一个实验室造了小马达寄到另外一间实验室,第二间实验室可能寄回个东西可以放在该小马达的转轴里。

高中竞赛

为了好玩,也为了让孩子们对这个领域产生兴趣,我建议与高中保有某种联系的人创造出一种高中竞赛的形式。毕竟,我们在这个领域甚至还没有开始有所动作,而孩子们的字都能写得比以前更小。他们可以在高中进行竞赛。洛杉矶高中可以将一根针寄给威尼斯高中,在针上写着“这个怎么样?”后者会把针寄回来,在“i”的点上写着“没那么好”。

也许这不足以激发你去做这件事,只有经济动机才能驱动你。那么我想要做一些事情;但我目前不能这么做,因为我还没有准备好。能够将一本书的一页信息放在一个面积在线性尺度上缩小了1/25,000倍区域上,并可以用电子显微镜来读取这些信息的第一个人,我打算奖励1000美元给他/她。

我还想提供另一个奖励——首先我得好好想想措辞,以避免陷入关于定义的混乱争论——第一个制造出一台可以从外部控制的、尺寸只有1/64立方英寸的旋转电动机(不包括引线)的人,我也打算奖励1000美元给他/她。

我希望自己不需要等很长时间才会有人来领取这两个奖励。

因原文篇幅较长,本文部分翻译资料综合自网络

文章出处:【传感器专家网】

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    光电效应在太阳能电池中的应用

    的关键技术,其核心原理之一就是光电效应。 光电效应原理 光电效应最早由德国物理学家赫兹在1887发现,并由爱因斯坦在1905提出解释,因此获得
    的头像 发表于 11-25 11:52 545次阅读

    鼎捷的“变”与“谋”:一起见证AI时代的数智化跃迁

    2024被誉为人工智能的科学元年。前不久,人工智能“横扫”诺,世界为之震动。2024诺贝尔物理学奖和化学
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    鼎捷的“变”与“谋”:一起见证AI时代的数智化跃迁

    睿创荣获第六届“金辑”最佳技术实践应用

    近日,第六届“金辑”颁奖盛典在上海圆满落幕,该盛典由盖世汽车主办,汇聚了众多汽车行业精英。在此次颁奖盛典中,睿创的车规级红外热成像图像处理芯片凭借其卓越的技术实力和创新应用,荣获
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    云知声如何迎接大模型2.0时代

    随着ChatGPT的问世,人工智能的发展迎来了一次革命性的转变。2024诺贝尔物理学奖、化学也均与人工智能相关,这充分印证了AI技术
    的头像 发表于 10-30 11:12 488次阅读

    AI产业革命的演进路径与未来展望

    在2023的北京智源大会上,“AI教父”杰弗里·辛顿提出了一个引人深思的问题:如果青蛙创造了人类,现在的主导权会落在谁的手中?他以此警示人们关注人工智能可能带来的潜在风险。然而,一过去,AI并未走向他担忧的毁灭之路,反而为人类带来了前所未有的荣誉——
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    汇川技术推出Finovision凤麟AI云平台

    在2024诺贝尔物理学&化学的聚光灯下,人工智能再一次成为全球关注的焦点。就在AI从实验室走向宇宙真理的同时,另一个悄然革命也在进行——制造业的“视觉”正在被重新定义。想象一下,工
    的头像 发表于 10-14 09:03 809次阅读

    从AI到高速连接器,专业人士诠释信号完整性

    诺贝尔奖,到20万亿美元影响,AI在生活中已越来越重要。AI的发展,离不开高速连接器的快速传输。应如何让高速连接器有更好的性能,保证信号完整性? 近日,2024诺贝尔物理学奖揭晓。
    的头像 发表于 10-12 09:48 386次阅读
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    AI实火!诺贝尔又把化学颁给AI大模型

    昨天AI教父Geoff Hinton刚获得诺贝尔物理学奖,今天,谷歌DeepMind联合创始人兼首席执行官Demis Hassabis又拿下化学! Demis能
    的头像 发表于 10-10 10:38 234次阅读

    诺贝尔化学出炉,3名获得者均与人工智能领域有关,诺贝尔物理学奖也与AI有关

    行业芯事行业资讯
    北京中科同志科技股份有限公司
    发布于 :2024年10月10日 09:13:27

    超短激光脉冲使阿秒成像成为可能

    两位RIKEN物理学家已经实现了峰值功率为6太瓦(6万亿瓦)的极短激光脉冲,大致相当于6000座核电站的功率。这一成就将有助于进一步发展阿秒激光器,为此,三名研究人员获得了 2023 诺贝尔
    的头像 发表于 06-26 06:36 300次阅读

    阿克苏诺贝尔技术创新落地中国,人工智能助推粉末涂料行业碳减排

    上海20245月6日 /美通社/ -- 近日,阿克苏诺贝尔粉末涂料业务部与coatingAI公司合作开发的革命性软件Flightpath登陆中国市场。这项业内首创的软件基于人工智能技术,能够助力
    的头像 发表于 05-06 20:47 357次阅读
    阿克苏<b class='flag-5'>诺贝尔</b><b class='flag-5'>技术</b>创新落地中国,人工智能助推粉末涂料行业碳减排

    什么是集成电路,它有何特点

    由他与罗伯特·诺伊斯一起获得了1969诺贝尔物理学奖。集成电路的出现引领了电子技术的革命,对现代的计算机、通信、娱乐等领域产生了深远的影
    的头像 发表于 02-02 14:21 2290次阅读