El profesor asistente de Wright Lab, David Moore, junto con tres colegas de otras instituciones, propuso recientemente una idea novedosa de usar electrones e iones atrapados, tecnologías que se están desarrollando como qubits para la computación cuántica, como detectores de partículas ultrasensibles que pueden mejorar la búsqueda de la naturaleza de la materia oscura, neutrinos, nuevas fuerzas y más.
Las partículas cargadas atrapadas, como iones o electrones, se encuentran entre los sistemas más estudiados para desarrollar computadoras cuánticas (en paralelo con los qubits superconductores, que están en desarrollo en el Instituto Cuántico de Yale ).
Trampa de iones de chip para computación cuántica en NIST. Crédito de la imagen: Y.Colombe / NIST
En una “sugerencia del editor” publicada en Physical Review Letters (PRL), Moore y sus colaboradores señalan que la exquisita sensibilidad de estos sistemas también se puede utilizar para detectar partículas que interactúan extremadamente débilmente, como la materia oscura. Una ventaja clave de la propuesta sería la capacidad de detectar depósitos de energía mucho más pequeños que los detectores de partículas cargadas tradicionales.
Otras aplicaciones de la física fundamental estudiadas en el artículo incluyen posibles mediciones de partículas cargadas emitidas por desintegración beta, con la colaboración del Proyecto 8 (con el esfuerzo de Yale dirigido por Karsten Heeger, profesor de física y director de Wright Lab) también están desarrollando nuevas técnicas para medir y comprender mejor la naturaleza del misterioso neutrino.
Estos resultados también pueden eventualmente tener aplicaciones prácticas para las computadoras cuánticas, ya que las partículas cargadas emitidas por la radiación natural podrían codificar qubits aleatoriamente en grandes matrices. El artículo estudia cómo las técnicas de la física de bajo fondo utilizadas por los investigadores del Wright Lab podrían proporcionar una solución a este problema y eventualmente ser utilizadas en computadoras cuánticas basadas en iones.
Fuente: Universidad de Yale
