Un team di ricercatori ha costruito un sensore intelligente, delle dimensioni di circa 1/1000 della sezione trasversale di un capello umano, in grado di rilevare simultaneamente l'intensità, la polarizzazione e la lunghezza d'onda della luce, sfruttando le proprietà quantistiche degli elettroni. È una svolta che potrebbe aiutare a far progredire i campi dell'astronomia, dell'assistenza sanitaria e del telerilevamento.

Guidati da Fengnian Xia, Barton L. Weller Associate Professor in Engineering and Science a Yale e Fan Zhang, Associate Professor of Physics presso l'Università del Texas a Dallas, i risultati sono pubblicati su Nature .

I ricercatori hanno appreso negli ultimi anni che la torsione di determinati materiali ad angoli specifici può formare quelli che sono noti come "materiali moiré", che suscitano proprietà precedentemente sconosciute. In questo caso, il team di ricerca ha utilizzato grafene a doppio doppio strato ritorto (TDBG), ovvero due strati atomici di atomi di carbonio impilati naturali a cui è stata data una leggera torsione rotazionale, per costruire il proprio dispositivo di rilevamento. Questo è fondamentale perché la torsione riduce la simmetria del cristallo e i materiali con strutture atomiche meno simmetriche, in molti casi, promettono alcune proprietà fisiche intriganti che non si trovano in quelli con una maggiore simmetria.

Con questo dispositivo, i ricercatori sono stati in grado di rilevare una forte presenza di quello che è noto come effetto fotovoltaico di massa (BPVE), un processo che converte la luce in elettricità, dando una risposta fortemente dipendente dall'intensità della luce, dalla polarizzazione e dalla lunghezza d'onda. I ricercatori hanno scoperto che il BPVE in TDBG può essere ulteriormente sintonizzato con mezzi elettrici esterni, il che ha permesso loro di creare "impronte digitali 2D" delle fotovoltaggi per ogni diversa luce incidente.

Shaofan Yuan, uno studente laureato nel laboratorio di Xia e co-autore principale dello studio, ha avuto l'idea di applicare una rete neurale convoluzionale (CNN), un tipo di rete neurale artificiale precedentemente utilizzata per il riconoscimento delle immagini, per decifrare queste impronte digitali. Da lì, sono stati in grado di dimostrare un fotorilevatore intelligente.

Le sue piccole dimensioni lo rendono potenzialmente prezioso per applicazioni come l'esplorazione dello spazio profondo, test medici in situ e telerilevamento su veicoli o velivoli autonomi. Inoltre, il loro lavoro rivela un nuovo percorso per lo studio dell'ottica non lineare basata su materiali moiré.

"Idealmente, un singolo dispositivo intelligente può sostituire diversi elementi ottici ingombranti, complessi e costosi che vengono utilizzati per acquisire le informazioni della luce, risparmiando notevolmente spazio e costi", ha affermato Chao Ma, uno studente laureato nel laboratorio di Xia e co-autore principale dello studio. + Esplora ulteriormente

I ricercatori migliorano le onde di densità di carica mediante l'ingegneria moiré nelle eterostrutture contorte