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La ciencia
Los materiales bidimensionales (2D), 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 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 microscopía de efecto túnel (STM) con inteligencia artificial (IA), y Molecular Foundry, una instalación para usuarios de la Oficina de Ciencias del Departamento de Energía, ha desarrollado un medio para realizar mediciones espectroscópicas espacialmente densas a nivel de puntos 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. Utilizando superficies de disulfuro de tungsteno (WS2) y oro (Au-111) como puntos 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.
financiación
Esta investigación fue apoyada en parte por el Centro de Nuevos Caminos hacia la Coherencia Cuántica en Materiales, un Centro de Investigación de la Frontera Energética financiado por la Oficina de Ciencias, Ciencias Energéticas Básicas (BES) del Departamento de Energía (DOE). El trabajo se realizó en Molecular Foundry, una instalación para usuarios de la Oficina de Ciencias del DOE. El trabajo también fue financiado por el Centro de Matemáticas Avanzadas para Aplicaciones de Investigación Energética, que está financiado conjuntamente por la Oficina de Ciencias del DOE, la Investigación en Computación Científica Avanzada (ASCR) y los programas BES. Otras fuentes de financiación incluyeron la Fundación Nacional de Ciencias, el Departamento de Investigación de Materiales y la Fundación Nacional Suiza de Ciencias.
Fuente: https://www.energy.gov/
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