Ved at udnytte en smart indlæringsalgoritme, der fusionerer to mikroskopisignaler, har forskere fra University of Michigan opnået højopløsningseffektiv 3D kemisk billeddannelse for første gang på én nanometer skala. For kontekst er en nanometer en milliontedel af en millimeter eller en hundrede tusindedel af bredden af et menneskehår.
"At se usynlige verdener, langt mindre end lysets bølgelængder, er helt afgørende for at forstå den sag, vi konstruerer på nanoskalaen, ikke kun i 2D, men også i 3D," sagde Robert Hovden, lektor i materialevidenskab og teknik. ved U-M og tilsvarende forfatter til undersøgelsen offentliggjort i Nature Communications .
"Ved at udnytte vores viden om billeddannelsesprocessen og tage en ny tilgang til tomografisk rekonstruktion, er vi nu i stand til samtidigt at afbilde struktur og kemisk sammensætning med høj opløsning i 3D. Dette er en særlig nyttig tilgang til komplekse og heterogene materialer," sagde Mary Scott, medvirkende forfatter til undersøgelsen og Ted van Duzer-lektor ved UC Berkeley Department of Materials Science and Engineering og fakultetsmedarbejder i Molecular Foundry Division i Lawrence Berkeley National Laboratory.
Indtil nu har forskere i nanomateriale skullet vælge mellem billeddannelse af 3D-struktur eller 2D kemisk distribution.
Begge billeddannelsesteknikker bruger et scanningstransmissionselektronmikroskop, som accelererer en højenergielektronstråle gennem et prøvemateriale. Disse højenergielektroner kan opløse strukturer i afstande, der er mindre end bindingslængden af atomer. Billeddannelse i høj opløsning kræver dog en betydelig mængde dosis eller energi for effektivt at fange atomstruktur eller kemi.
Oftest er den nødvendige dosis til kemisk billeddannelse lige ved materialets begrænsning, hvor prøver vil begynde at smelte, hvis de udsættes for strålen længere. Dette er især konsekvens for 3D kemisk billeddannelse, som kræver erhvervelse af mange kemiske billeder.
Nanoskala 3D-billeddannelse fungerer på samme måde som en medicinsk CT-scanning, hvor udstyr drejer rundt om en patient for at indsamle billeder i flere vinkler for at se interne strukturer i 3D.
I stedet for med elektrontomografi - den foretrukne metode til 3D nanoskala-billeddannelse - forbliver elektronstrålen stationær, mens prøven vipper rundt om den. Dette kommer dog med sit eget sæt af komplikationer, hvor forskere ikke er i stand til fuldt ud at afbilde deres prøve og må stole på maskinlæringsalgoritmer til at forudsige visninger fra utilgængelige vinkler.
"Struktur er én ting, men hvis du ville se oxidlaget på en transistor eller fordelingen af ilt i en nanopartikel, der er konstrueret til rene energiapplikationer, skal du se kemi på nanoskala, som du ikke kan få fra elektrontomografi alene," sagde Hovden.
For at overvinde problemet med energidosis udviklede forskerholdet en ny proces kendt som "multimodal elektrontomografi" til at indsamle billeder ved hver hældningsvinkel, mens kemiske billeder er sparsomt indsamlet med få hældninger. En multimodal algoritme tager derefter informationen for begge signaltyper og udsender 3D-strukturen og kemien.
Blanding af signaler tillader ca. 100 gange energidosisreduktion, hvilket sikrer, at prøven ikke ødelægges, før billeddannelsen er færdig.
Resultater viser, at teknikken er i stand til at afbilde både organiske forbindelser og metaller samtidigt, hvilket beviser teknikkens brug på en bred vifte af materialer.
"Vores løsning udnytter alle de komplementære signaler, der er til stede i vores mikroskop, ved at fremme kommunikationen mellem et signal, der ikke kræver meget dosis, og et meget dosishungrende signal," siger Jonathan Schwartz, doktorgrad i materialevidenskab og ingeniørvidenskab fra U-M og hovedforfatter af undersøgelsen.
De to billeddannelsesteknikker er afhængige af forskellige fysiske egenskaber af elektroner, når de bevæger sig gennem et materiale. 3D-billeddannelse er afhængig af elastisk spredning, hvor elektroner ikke mister energi, når de passerer gennem prøven. Ved kemisk billeddannelse øger elektronstrålen med højere energi sandsynligheden for den sjældnere hændelse af uelastisk spredning, hvor elektroner mister en specifik mængde energi, der reflekterer det element, det kolliderede med, hvilket giver en unik kemisk signatur.
"Dette er en radikalt ny tilgang til, hvordan vi blander og bruger signaler fra elastisk og uelastisk spredte elektroner," sagde Hovden.
Ud over den kemiske fordeling giver maskinlæringsoutputtet endda information om støkiometri eller forholdet mellem grundstoffer i materialet. For eksempel for hvert motiv i jernoxid (Fe2 O3 ), kunne du have to jernatomer for hver tredje oxygenatom, eller du kunne måske have to jernatomer for hver to oxygenatomer.
"Fordi algoritmen forsøger at finde ud af nedbrydningen af de tilstedeværende elementer, fanger den forholdet mellem kemi ganske godt. Det var noget, vi fik gratis som en del af vores algoritmes optimeringsproces," sagde Schwartz, nu videnskabsmand ved Chan. Zuckerberg Imaging Institute.
Hovden tilskriver teknikkens succes at udnytte fysik, materialevidenskab og moderne datalogi.
"Det første skridt er at forstå fysikken i de elektroner, der interagerer med stoffet under vores mikroskop for hver detektor. Datalogi forbinder alle disse detektorer sammen for at skabe et komplet billede. Det er et helt nyt rum at spille på dette felt," sagde Hovden.
Kombination af to forskellige signaler for at forbedre information – også kendt som multimodal billeddannelse – vinder indpas på tværs af ingeniørområder. Metanlækager kan detekteres og adresseres ved hjælp af satellitbilleddannelse kombineret med termisk eller kemisk sensing. Selvkørende biler blander fjernregistreringssignaler, som giver terræninformation, med signaler fra bilen for at forbedre navigationen.
"Dette er et af de første store resultater af kraften i multimodalitet på vores felt. Det er spændende stadig at finde nye måder at se stof på i disse små skalaer," sagde Hovden.
Flere oplysninger: Jonathan Schwartz et al., billeddannelse af 3D-kemi ved 1 nm opløsning med fusioneret multimodal elektrontomografi, Nature Communications (2024). DOI:10.1038/s41467-024-47558-0
Journaloplysninger: Nature Communications
Leveret af University of Michigan College of Engineering
Sidste artikelNy forskning afslører at terahertz-bølger påvirker dynamikken i nanobundne vandmolekyler
Næste artikelUdnyttelse af uorden til at høste varmeenergi:potentialerne ved 2D-magneter til termoelektriske applikationer