04 de noviembre de 2023 (Noticias de Nanowerk) Materiales bidimensionales (2D) (materiales de sólo unos pocos átomos de espesor) pueden tener propiedades especiales gracias a la mecánica cuántica. Lo que hace especiales a estos materiales son a menudo sus defectos. Pero hay una gran cantidad de defectos potenciales y no todos son útiles. Eso dificulta que los científicos estudien estos materiales. Para resolver este desafío, los investigadores desarrollaron un método automatizado para analizar una parte importante del rompecabezas de los materiales 2D: cómo interactúa la materia con la radiación electromagnética. El método combina la microscopía de efecto túnel (STM) con inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML). Esta combinación da como resultado una forma más rápida y confiable de mapear características atómicas y electrónicas. Permite a los investigadores examinar la gama de defectos atómicos y las huellas digitales electrónicas de los materiales. Es relativamente fácil de usar incluso para usuarios que no son expertos en STM. Los hallazgos han sido publicados en Materiales computacionales npj (“Investigaciones de microscopía de sonda de barrido autónoma sobre WS2 y Au{111}”).
La ilustración muestra un experimento autónomo que dirige una punta ultranítida de microscopía de sonda de barrido (SPM) a través de una superficie de material 2D, capturando las estructuras atómicas y electrónicas locales. (Imagen: Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley) El nuevo método permite a los investigadores examinar completamente superficies 2D. Ofrece un medio de experimentación autónoma, rápido y accesible. Esto abre la puerta a la exploración detallada de nuevos materiales, incluidos los materiales cuánticos. Las técnicas y el software podrían ampliarse a otras técnicas de microscopía de sonda de barrido. Los investigadores han resumido el método en un paquete de software fácil de usar, de acceso abierto y adaptable. Los sistemas de materiales bidimensionales son muy buscados debido al enorme espacio de fase funcional que abarca desde propiedades aislantes hasta propiedades conductoras, que está impulsado por defectos a escala atómica y nanoescala que pueden ajustarse mediante el espesor de la capa, el apilamiento de heteroestructuras, la torsión y otros métodos. Las técnicas que proporcionan información espectroscópica, como STM, son extremadamente importantes para los investigadores que correlacionan estados nanodefectuosos con propiedades macroscópicas. Sin embargo, si bien las imágenes de espectroscopía de túneles de barrido hiperespectral proporcionan información crítica sobre las propiedades electrónicas heterogéneas a escala atómica, su análisis se ve obstaculizado por el enorme tiempo requerido. Por ejemplo, un mapa óptico hiperespectral recopilado a 10 minutos por punto en una cuadrícula de 150 por 150 píxeles tardaría más de un mes en analizarse. El equipo de investigación de la Fundición Molecular del Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley, una instalación para usuarios de la Oficina de Ciencias del Departamento de Energía, desarrolló un medio para realizar mediciones espectroscópicas puntuales espacialmente densas con un STM en combinación con IA y ML. Este enfoque proporciona datos promediados estadísticamente más rápidos y precisos que mapean e identifican firmas espectroscópicas de superficies heterogéneas. Usando disulfuro de tungsteno (WS2) y superficies de oro (Au-111) como punto de referencia, el equipo demostró cómo realizar mediciones con espectros resultantes reproducibles y cómo crear una caracterización de la estructura electrónica estadísticamente significativa de los diferentes defectos intrínsecos que se pueden encontrar en muestras de interés.
La ilustración muestra un experimento autónomo que dirige una punta ultranítida de microscopía de sonda de barrido (SPM) a través de una superficie de material 2D, capturando las estructuras atómicas y electrónicas locales. (Imagen: Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley) El nuevo método permite a los investigadores examinar completamente superficies 2D. Ofrece un medio de experimentación autónoma, rápido y accesible. Esto abre la puerta a la exploración detallada de nuevos materiales, incluidos los materiales cuánticos. Las técnicas y el software podrían ampliarse a otras técnicas de microscopía de sonda de barrido. Los investigadores han resumido el método en un paquete de software fácil de usar, de acceso abierto y adaptable. Los sistemas de materiales bidimensionales son muy buscados debido al enorme espacio de fase funcional que abarca desde propiedades aislantes hasta propiedades conductoras, que está impulsado por defectos a escala atómica y nanoescala que pueden ajustarse mediante el espesor de la capa, el apilamiento de heteroestructuras, la torsión y otros métodos. Las técnicas que proporcionan información espectroscópica, como STM, son extremadamente importantes para los investigadores que correlacionan estados nanodefectuosos con propiedades macroscópicas. Sin embargo, si bien las imágenes de espectroscopía de túneles de barrido hiperespectral proporcionan información crítica sobre las propiedades electrónicas heterogéneas a escala atómica, su análisis se ve obstaculizado por el enorme tiempo requerido. Por ejemplo, un mapa óptico hiperespectral recopilado a 10 minutos por punto en una cuadrícula de 150 por 150 píxeles tardaría más de un mes en analizarse. El equipo de investigación de la Fundición Molecular del Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley, una instalación para usuarios de la Oficina de Ciencias del Departamento de Energía, desarrolló un medio para realizar mediciones espectroscópicas puntuales espacialmente densas con un STM en combinación con IA y ML. Este enfoque proporciona datos promediados estadísticamente más rápidos y precisos que mapean e identifican firmas espectroscópicas de superficies heterogéneas. Usando disulfuro de tungsteno (WS2) y superficies de oro (Au-111) como punto de referencia, el equipo demostró cómo realizar mediciones con espectros resultantes reproducibles y cómo crear una caracterización de la estructura electrónica estadísticamente significativa de los diferentes defectos intrínsecos que se pueden encontrar en muestras de interés.
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- Fuente: https://www.nanowerk.com/nanotechnology-news2/newsid=63999.php
