Stroomschema van patroonherkenning van een set individuele fase-retrieval-reconstructies met k-means clustering. Eerst wordt een sinusvormige testfunctie gebouwd met een grootte die wordt bepaald door de periodiciteitslengte op mesoschaal. Vervolgens worden de locaties van de supercellen bepaald door de testfunctie te kruiscorreleren met de individuele reconstructies. Ten slotte worden de gescheiden supercellen van de CI geclusterd door k-betekent clustering en passen ze vervolgens dezelfde clusters toe om zowel NS- als CI-supercellen te middelen. Credit: Procedures van de National Academy of Sciences (2023). DOI: 10.1073/pnas.2303312120
Met behulp van een combinatie van krachtige röntgenstralen, algoritmen voor het ophalen van fasen en machine learning, onthulden Cornell-onderzoekers de ingewikkelde nanotexturen in dunne-filmmaterialen, waardoor wetenschappers een nieuwe, gestroomlijnde benadering kregen voor het analyseren van potentiële kandidaten voor onder andere kwantumcomputing en micro-elektronica. toepassingen.
Wetenschappers zijn vooral geïnteresseerd in nanotexturen die ongelijk verdeeld zijn over een dunne film omdat ze het materiaal nieuwe eigenschappen kunnen geven. De meest effectieve manier om de nanotexturen te bestuderen, is door ze direct te visualiseren, een uitdaging die doorgaans complexe elektronenmicroscopie vereist en het monster niet bewaart.
De nieuwe beeldvormingstechniek wordt op 6 juli beschreven in de Procedures van de National Academy of Sciences overwint deze uitdagingen door gebruik te maken van phase retrieval en machine learning om conventioneel verzamelde röntgendiffractiegegevens, zoals geproduceerd bij de Cornell High Energy Synchrotron Source, waar gegevens voor het onderzoek werden verzameld, om te zetten in real-space visualisatie van het materiaal op de nanoschaal.
Het gebruik van röntgendiffractie maakt de techniek toegankelijker voor wetenschappers en maakt het mogelijk om een groter deel van het monster in beeld te brengen, zei Andrej Singer, assistent-professor materiaalkunde en -techniek en David Croll Sesquicentennial Faculty Fellow in Cornell Engineering, die het onderzoek leidde. met promovendus Ziming Shao.
“Het in beeld brengen van een groot gebied is belangrijk omdat het de ware toestand van het materiaal weergeeft”, zei Singer. “De nanotextuur gemeten door een lokale sonde kan afhangen van de keuze van de onderzochte plek.”
Een ander voordeel van de nieuwe methode is dat het monster niet uit elkaar hoeft te worden gehaald, waardoor dynamische studie van dunne films mogelijk is, zoals het introduceren van licht om te zien hoe structuren evolueren.
“Deze methode kan gemakkelijk worden toegepast om dynamiek in situ of operando te bestuderen, ” zei Shao. “We zijn bijvoorbeeld van plan om de methode te gebruiken om te bestuderen hoe de structuur verandert binnen picoseconden na excitatie met korte laserpulsen, wat nieuwe concepten voor toekomstige terahertz-technologieën mogelijk zou kunnen maken.”
De techniek werd getest op twee dunne films, waarvan de eerste een bekende nanotextuur had die werd gebruikt om de beeldvormingsresultaten te valideren. Bij het testen van een tweede dunne film – een Mott-isolator met fysica geassocieerd met supergeleiding – ontdekten de onderzoekers een nieuw type morfologie dat nog niet eerder in het materiaal was waargenomen – een spanningsgeïnduceerd nanopatroon dat zich spontaan vormt tijdens afkoeling tot cryogene temperaturen.
“De afbeeldingen worden geëxtraheerd zonder voorafgaande kennis, ” zei Shao, “waardoor mogelijk nieuwe benchmarks worden vastgesteld en nieuwe fysische hypothesen worden geïnformeerd in faseveldmodellering, moleculaire dynamische simulaties en kwantummechanische berekeningen.”
Meer informatie:
Ziming Shao et al, Real-space beeldvorming van periodieke nanotexturen in dunne films via fasering van diffractiegegevens, Procedures van de National Academy of Sciences (2023). DOI: 10.1073/pnas.2303312120
Tijdschrift informatie:
Procedures van de National Academy of Sciences
Aangeboden door Cornell University
