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(noticias nanowerk) Los materiales bidimensionales (2D), es decir, materiales de sólo unos pocos átomos de espesor, pueden tener propiedades especiales debido a la mecánica cuántica. Lo especial de estos materiales son a menudo sus defectos. Sin embargo, existe una variedad de fallas potenciales y no todas son útiles.
Esto dificulta que los científicos estudien estos materiales. Para resolver este desafío, los investigadores han desarrollado 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 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 obtener imágenes de características atómicas y electrónicas. Esto permite a los investigadores examinar el espectro de defectos atómicos y huellas digitales electrónicas de los materiales. Es relativamente fácil de usar incluso para usuarios que no son expertos en STM.
Los resultados fueron publicados en materiales de la calculadora npj (“Estudios de microscopía de sonda de barrido autónoma en WS2 y Au{111}»).
El nuevo método permite a los investigadores examinar completamente superficies 2D. Proporciona una forma de experimentación autónoma que es rápida y accesible. Esto abre la puerta a la exploración detallada de materiales novedosos, 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 libre acceso y personalizable.
Los sistemas de materiales bidimensionales tienen una gran demanda debido al enorme espacio de fase funcional, que abarca desde propiedades aislantes hasta propiedades conductoras, controladas por defectos a nivel atómico y nanoescalar que pueden ajustarse mediante el espesor de la capa, el apilamiento de heteroestructuras, la torsión y otros métodos. Técnicas que proporcionan información espectroscópica, como B. STM, son extremadamente importantes para los investigadores que correlacionan estados de nanodefectos con propiedades macroscópicas.
Si bien las imágenes de espectroscopía de túneles de barrido hiperespectral proporcionan información importante sobre propiedades electrónicas heterogéneas a escala atómica, su análisis se complica por el enorme requisito de tiempo. Por ejemplo, un mapa óptico hiperespectral creado a 10 minutos por punto en una cuadrícula de 150 x 150 píxeles tardaría más de un mes en analizarse.
El equipo de investigación de la Fundición Molecular del Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley, una instalación de usuario de la Oficina de Ciencias del Departamento de Energía, desarrolló un medio para realizar mediciones espectroscópicas de nivel puntual espacialmente densas utilizando un STM combinado con IA y ML. Este enfoque proporciona datos promediados estadísticamente más rápidos y precisos que mapean e identifican firmas espectroscópicas de superficies heterogéneas.
Con 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 producir una caracterización de la estructura electrónica estadísticamente significativa de los diversos defectos intrínsecos que se pueden encontrar en muestras de interés.
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