html текст
All interests
  • All interests
  • Design
  • Food
  • Gadgets
  • Humor
  • News
  • Photo
  • Travel
  • Video
Click to see the next recommended page
Like it
Don't like
Add to Favorites

Нейросеть научили исправлять дефектные иголки в сканирующем туннельном микроскопе


M. Rashidi & R. A. Wolkow / ACS Nano, 2018

Канадские физики разработали способ быстрого обнаружения и исправления дефектов на зондах сканирующего туннельного микроскопа, используемых для получения изображений с атомным разрешением. Благодаря использованию сверточной нейросети этот процесс можно проводить быстро и в автоматическом режиме, пишут ученые в ACS Nano.

Для получения изображений методами сканирующей туннельной или атомно-силовой микроскопии используется сканирующая иголка-зонд, которая двигается вдоль исследуемой поверхности и принимает сигнал определенного вида (в первом случае это туннельный ток, а во втором — действующая на иголку механическую сила). Чем выше разрешение микроскопа, тем тоньше должен быть кончик этой иголки. Например, современные приборы позволяют проводить измерения с атомным разрешением, и для них используются металлические иголки с острием толщиной в единственный атом. При этом с помощью таких приборов можно не только получать изображения отдельных молекул, адсорбированных на поверхности, но и перемещать по ней отдельные атомы.

Однако при изготовлении зондов для таких микроскопов или уже во время использования на некоторых из них появляются дефекты. Например, довольно часто встречаются иголки с «двойным» острием, на кончике которых находится не один сканирующий атом, а два. Это, в свою очередь, приводит к появлению артефактов на получаемых изображениях. Использовать такие иголки для перемещения атомов по поверхности тоже нельзя, поэтому в каждом отдельном случае необходимо определить наличие дефекта, после чего или исправить его, или заменить иголку.

Как правило, такие процедуры занимают довольно долгое время, поэтому для ускорения этого процесса канадские физики Мохаммад Рашиди (Mohammad Rashidi) и Роберт Волков (Robert A. Wolkow) из Альбертского университета предложили находить и исправлять дефектные зонды с двойным острием в автоматическом режиме с помощью машинного обучения. Для реализации метода ученые предложили использовать кремниевую пластинку, покрытую слоем из атомов водорода. Некоторые из связей на поверхности были разорваны, и на изображении поверхности, полученном туннельным микроскопом при разности потенциалов −1,8 вольта каждая такая нескомпенсированная связь отображается в виде яркого пятна. Если зонд находится в нормальном состоянии, то каждой разорванной связи соответствует единственное пятно, если же острие зонда раздваивается, то и изображение каждого пятна дублируется.

Именно эту особенность авторы работы и предложили использовать для автоматического обнаружения дефектных иголок. Основу разработанного учеными метода составила сверточная нейросеть, которая по полученному с помощью исследуемой иголки изображению поверхности могла определить наличие на иголке дефектов. Для обучения нейросети ученые использовали набор из примерно 3500 изображений, полученных с помощью как острых, так и дефектных иголок.

Примеры изображений отдельных атомов, которые использовались для обучения нейросети. Сверх приведены изображения, полученные с помощью дефектного зонда, снизу — с помощью острого зонда

M. Rashidi & R. A. Wolkow / ACS Nano, 2018

По словам ученых, обученная нейросеть смогла определить наличие дефекта на иголке микроскопа с точностью 97 процентов, а в случае использования нескольких точек сравнения точность увеличивается и до 99 процентов. При этом предложенный авторами подход позволяет не только находить дефекты, но и исправлять их. Так, при обнаружении у иголки двойного острия для «починки» иголка контролируемо вдавливается в поверхность, после чего снова проверяется на наличие дефектов. Обычно после нескольких (от 5 до 10) таких процедур от дефекта удается избавиться и иголка может быть использована для получения изображений или перемещения атомов по поверхности.

Изображения поверхности, полученные в процессе исправления дефекта на зонде сканирующего микроскопа с помощью нейросети

M. Rashidi & R. A. Wolkow / ACS Nano, 2018

Авторы работы отмечают, что предложенный ими метод позволяет сделать операцию по поиску и исправлению дефектных иголок для сканирующего зондового микроскопа рутинной процедурой, не отнимающей много времени. По словам физиков, в будущем такой метод можно будет использовать и для других типов материалов, в том числе и в автоматическом режиме.

Часто для повышения разрешения на кончик металлической иголки адсорбируют инертную молекулу газа, например CO или ксенона. С помощью таких зондов можно не только получать изображения органических молекул, но и синтезировать вещества, которые другими методами получить не удается. Например, недавно с помощью сканирующего туннельного микроскопа химикам удалось синтезировать молекулу декацена. При этом для увеличения точности молекулу газа на кончике металлического зонда можно заменить атомом кислорода, присоединенным к зонду ковалентными связями. Подробнее различных современных методах сканирующей зондовой микроскопии вы можете прочитать в нашем материале «На игле».

Александр Дубов

Читать дальше
Twitter
Одноклассники
Мой Мир

материал с nplus1.ru

2

      Add

      You can create thematic collections and keep, for instance, all recipes in one place so you will never lose them.

      No images found
      Previous Next 0 / 0
      500
      • Advertisement
      • Animals
      • Architecture
      • Art
      • Auto
      • Aviation
      • Books
      • Cartoons
      • Celebrities
      • Children
      • Culture
      • Design
      • Economics
      • Education
      • Entertainment
      • Fashion
      • Fitness
      • Food
      • Gadgets
      • Games
      • Health
      • History
      • Hobby
      • Humor
      • Interior
      • Moto
      • Movies
      • Music
      • Nature
      • News
      • Photo
      • Pictures
      • Politics
      • Psychology
      • Science
      • Society
      • Sport
      • Technology
      • Travel
      • Video
      • Weapons
      • Web
      • Work
        Submit
        Valid formats are JPG, PNG, GIF.
        Not more than 5 Мb, please.
        30
        surfingbird.ru/site/
        RSS format guidelines
        500
        • Advertisement
        • Animals
        • Architecture
        • Art
        • Auto
        • Aviation
        • Books
        • Cartoons
        • Celebrities
        • Children
        • Culture
        • Design
        • Economics
        • Education
        • Entertainment
        • Fashion
        • Fitness
        • Food
        • Gadgets
        • Games
        • Health
        • History
        • Hobby
        • Humor
        • Interior
        • Moto
        • Movies
        • Music
        • Nature
        • News
        • Photo
        • Pictures
        • Politics
        • Psychology
        • Science
        • Society
        • Sport
        • Technology
        • Travel
        • Video
        • Weapons
        • Web
        • Work

          Submit

          Thank you! Wait for moderation.

          Тебе это не нравится?

          You can block the domain, tag, user or channel, and we'll stop recommend it to you. You can always unblock them in your settings.

          • nplus1.ru
          • физика
          • ученые
          • университет
          • домен nplus1.ru

          Get a link

          Спасибо, твоя жалоба принята.

          Log on to Surfingbird

          Recover
          Sign up

          or

          Welcome to Surfingbird.com!

          You'll find thousands of interesting pages, photos, and videos inside.
          Join!

          • Personal
            recommendations

          • Stash
            interesting and useful stuff

          • Anywhere,
            anytime

          Do we already know you? Login or restore the password.

          Close

          Add to collection

             

            Facebook

            Ваш профиль на рассмотрении, обновите страницу через несколько секунд

            Facebook

            К сожалению, вы не попадаете под условия акции