Una ventana al nanomundo: Los científicos desarrollan una nueva técnica para obtener imágenes de las fluctuaciones de los materiales
Nuevas oportunidades para la investigación de materiales
Un equipo de científicos dirigido por investigadores del Instituto Max Born de Berlín y del Helmholtz-Zentrum Berlin (Alemania) y del Laboratorio Nacional de Brookhaven y el Instituto Tecnológico de Massachusetts (Estados Unidos) ha desarrollado un nuevo y revolucionario método para captar imágenes de alta resolución de las fluctuaciones de los materiales a escala nanométrica utilizando potentes fuentes de rayos X. La técnica, que denominan Coherent Correlation Imaging (CCI), permite crear películas nítidas y detalladas sin dañar la muestra con una radiación excesiva. Al utilizar un algoritmo para detectar patrones en imágenes subexpuestas, la CCI abre caminos a información antes inaccesible. El equipo demostró la CCI en muestras hechas de finas capas magnéticas, y sus resultados se han publicado en Nature.
El principio de la imagen de correlación coherente se utiliza para obtener imágenes de un proceso aleatorio, como, en sentido figurado, el lanzamiento de una moneda. Una única y breve imagen de la moneda puede no estar lo suficientemente expuesta como para identificar claramente la imagen de la moneda. Sin embargo, un nuevo algoritmo puede clasificar y combinar múltiples imágenes para producir imágenes claras de ambas caras de la moneda, que luego pueden asignarse con precisión al momento de la exposición.
Christopher Klose / MBI
El reino microscópico del mundo está en constante movimiento y marcado por una alteración incesante. Incluso en materiales sólidos aparentemente inmutables, estas fluctuaciones pueden dar lugar a propiedades inusuales; un ejemplo es la transmisión sin pérdidas de corriente eléctrica en superconductores de alta temperatura. Las fluctuaciones son especialmente pronunciadas durante las transiciones de fase, cuando un material cambia de estado, por ejemplo, de sólido a líquido durante la fusión. Los científicos también investigan transiciones de fase muy diferentes, como de no conductor a conductor, de no magnético a magnético, y cambios en la estructura cristalina. Muchos de estos procesos se utilizan en tecnología y también desempeñan un papel crucial en el funcionamiento de los organismos vivos.
El problema: demasiada iluminación puede dañar la muestra
Sin embargo, estudiar estos procesos en detalle es una tarea difícil, y capturar una película de estos patrones de fluctuación es aún más complicado. Esto se debe a que las fluctuaciones se producen rápidamente y tienen lugar a escala nanométrica, es decir, a la millonésima parte de un milímetro. Incluso los microscopios electrónicos y de rayos X de alta resolución más avanzados son incapaces de captar este movimiento rápido y aleatorio. El problema tiene una raíz fundamental, ejemplificada por este principio de la fotografía: para captar una imagen nítida de un objeto, se requiere un determinado nivel de iluminación. Para ampliar el objeto, es decir, para "acercarlo", se necesita más iluminación. Incluso se necesita más luz cuando se intenta captar un movimiento rápido con un tiempo de exposición corto. En última instancia, el aumento de la resolución y la disminución del tiempo de exposición conducen a un punto en el que el objeto resultaría dañado o incluso destruido por la iluminación necesaria. Este es exactamente el punto al que ha llegado la ciencia en los últimos años: las instantáneas tomadas con láseres de electrones libres, las fuentes de rayos X más intensas disponibles en la actualidad, conducían inevitablemente a la destrucción de la muestra estudiada. En consecuencia, capturar una película de estos procesos aleatorios compuesta por múltiples imágenes se ha considerado imposible.
Nuevo enfoque: utilizar un algoritmo para detectar patrones en imágenes poco iluminadas
Un equipo internacional de científicos ha encontrado ahora una solución a este problema. La clave de su solución fue darse cuenta de que los patrones de fluctuación en los materiales no suelen ser totalmente aleatorios. Al centrarse en una pequeña porción de la muestra, los investigadores observaron que aparecían repetidamente ciertos patrones espaciales, pero el momento y la frecuencia exactos de estos patrones eran impredecibles.
Los científicos han desarrollado un novedoso método de obtención de imágenes no destructivo denominado Imágenes de Correlación Coherente (CCI). Para crear una película, toman múltiples instantáneas de la muestra en rápida sucesión mientras reducen la iluminación lo suficiente para mantener la muestra intacta. Sin embargo, esto da lugar a imágenes individuales en las que el patrón de fluctuación de la muestra se vuelve indistinto. No obstante, las imágenes contienen información suficiente para separarlas en grupos. Para lograrlo, el equipo tuvo que crear primero un nuevo algoritmo que analiza las correlaciones entre las imágenes, de ahí el nombre del método. Las instantáneas de cada grupo son muy similares y, por tanto, es probable que procedan del mismo patrón de fluctuación específico. Sólo cuando todas las instantáneas de un grupo se ven juntas surge una imagen clara de la muestra. Los científicos pueden ahora rebobinar la película y asociar cada instantánea con una imagen clara del estado de la muestra en ese momento.
Un ejemplo: Filmación de la "danza de dominios" en capas magnéticas
Los científicos crearon este nuevo método para abordar un problema específico en el campo del magnetismo: los patrones microscópicos que se producen en capas ferromagnéticas finas. Estas capas se dividen en regiones conocidas como dominios, en las que la magnetización apunta hacia arriba o hacia abajo. Películas magnéticas similares se utilizan en los discos duros modernos, en los que los dos tipos diferentes de dominios codifican bits con "0" o "1". Hasta ahora se creía que estos patrones eran extremadamente estables. Pero, ¿es esto realmente cierto?
Para responder a esta pregunta, el equipo investigó una muestra formada por una capa magnética de este tipo en el National Synchrotron Light Source II de Long Island, cerca de Nueva York, utilizando el método CCI, de reciente desarrollo. Efectivamente, los patrones permanecieron inalterados a temperatura ambiente. Pero a una temperatura ligeramente elevada de 37 °C (98 °F), los dominios empezaron a moverse de un lado a otro de forma errática, desplazándose unos a otros. Los científicos observaron esta "danza de los dominios" durante varias horas. Posteriormente, crearon un mapa que mostraba la ubicación preferida de los límites entre los dominios. Este mapa y la película de los movimientos permitieron comprender mejor las interacciones magnéticas en los materiales, lo que favorecerá futuras aplicaciones en arquitecturas informáticas avanzadas.
Nuevas oportunidades para la investigación de materiales en fuentes de rayos X
El próximo objetivo de los científicos es emplear el novedoso método de obtención de imágenes en láseres de electrones libres, como el XFEL europeo de Hamburgo, para profundizar en procesos aún más rápidos a las escalas de longitud más pequeñas. Confían en que este método mejore nuestra comprensión del papel de las fluctuaciones y los procesos estocásticos en las propiedades de los materiales modernos y, en consecuencia, descubra nuevos métodos para utilizarlos de forma más dirigida.
Nota: Este artículo ha sido traducido utilizando un sistema informático sin intervención humana. LUMITOS ofrece estas traducciones automáticas para presentar una gama más amplia de noticias de actualidad. Como este artículo ha sido traducido con traducción automática, es posible que contenga errores de vocabulario, sintaxis o gramática. El artículo original en Inglés se puede encontrar aquí.
Publicación original
Christopher Klose, Felix Büttner, Wen Hu, Claudio Mazzoli, Kai Litzius, Riccardo Battistelli, Ivan Lemesh, Jason M. Bartell, Mantao Huang, Christian M. Günther, Michael Schneider, Andi Barbour, Stuart B. Wilkins, Geoffrey S. D. Beach, Stefan Eisebitt and Bastian Pfau; Coherent correlation imaging for resolving fluctuating states of matter; Nature (online) (2023)
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