Онлайн
Исследователи из Корнельского университета сделали самые четкие изображения атомов в истории. Благодаря новым алгоритмам шумоподавления, изображения имеют такое высокое разрешение, что, по словам команды, почти достигают максимально возможного предела.
Исследователи получили изображения атомов в кристалле ортоскандата празеодима (PrScO3) с увеличением в 100 миллионов раз. Атомы отчетливо видны как яркие точки, окруженные красными «облаками», которые размываются из-за теплового колебания самих атомов.
Команда, возглавляемая профессором инженерных наук Дэвидом Мюллером, в два раза превзошла собственный рекорд с помощью детектора матрицы пикселей электронного микроскопа (EMPAD), который включает в себя более сложные алгоритмы трехмерной реконструкции.
«Это не просто новый рекорд. Достигнут режим, который фактически станет конечным пределом для разрешения. По сути, теперь мы можем очень легко выяснить, где находятся атомы», – Дэвид Мюллер.
В своей работе исследователи применили метод многосрезовой электронной птихографии, который заключается в генерации изображений интересующего объекта путем вычислительной обработки множества интерференционных картин, полученных при рассеянии света от образца.
Сам детектор EMPAD использует размытый луч, чтобы сначала захватить более широкий диапазон данных. Затем это размытие корректируется с помощью серии алгоритмов, которые восстанавливают данные, в конечном итоге создавая изображение с разрешением в пикометрах (10-12 метров) или одной тысячной нанометра.
Фактически, команда определила, что изображения приближаются к физическим пределам для максимально возможного разрешения в этом масштабе. Тем не менее, есть несколько вещей, которые можно сделать, чтобы уменьшить размытость при колебании атомов — использовать более тяжелые атомы, которые меньше колеблются, или охладить образцы до абсолютного нуля, где это движение прекращается. Но даже тогда квантовые флуктуации все равно будут давать некоторое размытие.
Метод визуализации можно также применить к толстым биологическим клеткам и тканям или даже к соединениям синапсов в мозгу. Хотя этот метод требует много времени и вычислений, его можно было бы сделать более эффективным с помощью более мощных компьютеров в сочетании с машинным обучением и более быстрыми детекторами, заключают авторы работы.
Источник – National Geographic.
