Questo rendering artistico descrive il processo di rilevamento intelligente di materiali bidimensionali chiamati metamateriali moiré. Le proprietà geometriche quantistiche del metamateriale determinano come risponde a un'onda di luce in arrivo. Le proprietà fondamentali dell'onda vengono quindi interpretate da una rete neurale. Credito:Dr. Fengnian Xia, Yale University
I fisici dell'Università del Texas a Dallas e i loro collaboratori della Yale University hanno dimostrato un sensore quantistico intelligente e atomicamente sottile in grado di rilevare simultaneamente tutte le proprietà fondamentali di un'onda luminosa in arrivo.
La ricerca, pubblicata il 13 aprile sulla rivista Nature , dimostra un nuovo concetto basato sulla geometria quantistica che potrebbe trovare impiego nell'assistenza sanitaria, nell'esplorazione dello spazio profondo e nelle applicazioni di telerilevamento.
"Siamo entusiasti di questo lavoro perché in genere, quando si desidera caratterizzare un'onda di luce, è necessario utilizzare strumenti diversi per raccogliere informazioni, come l'intensità, la lunghezza d'onda e lo stato di polarizzazione della luce. Questi strumenti sono ingombranti e possono occupare un'area significativa su un tavolo ottico", ha affermato il dottor Fan Zhang, un corrispondente autore dello studio e professore associato di fisica presso la Scuola di scienze naturali e matematica.
"Ora abbiamo un unico dispositivo, solo un chip minuscolo e sottile, in grado di determinare tutte queste proprietà contemporaneamente in brevissimo tempo", ha affermato.
Il dispositivo sfrutta le proprietà fisiche uniche di una nuova famiglia di materiali bidimensionali chiamati metamateriali moiré. Zhang, un fisico teorico, ha pubblicato un articolo di revisione su questi materiali il 2 febbraio su Natura .
I materiali 2D hanno strutture periodiche e sono atomicamente sottili. Se due strati di tale materiale vengono sovrapposti con una piccola torsione rotazionale, si può formare un motivo moiré con una periodicità emergente più ampia di ordini di grandezza. Il metamateriale moiré risultante produce proprietà elettroniche che differiscono significativamente da quelle esibite da un singolo strato da solo o da due strati allineati naturalmente.
Il dispositivo di rilevamento che Zhang e i suoi colleghi hanno scelto per dimostrare la loro nuova idea incorpora due strati di grafene a doppio strato relativamente contorti e presenti in natura, per un totale di quattro strati atomici.
"Il metamateriale moiré mostra quello che viene chiamato un effetto fotovoltaico di massa, il che è insolito", ha affermato Patrick Cheung, uno studente di dottorato in fisica all'UT Dallas e co-autore principale dello studio. "Normalmente, devi applicare una polarizzazione di tensione per produrre corrente in un materiale. Ma qui non c'è alcuna distorsione; facciamo semplicemente puntare una luce sul metamateriale moiré e la luce genera una corrente tramite questo effetto fotovoltaico di massa. Sia l'intensità che la fase della fototensione dipendono fortemente dall'intensità della luce, dalla lunghezza d'onda e dallo stato di polarizzazione."
Ottimizzando il metamateriale moiré, il fotovoltaggio generato da una data onda luminosa in entrata crea una mappa 2D che è unica per quell'onda, come un'impronta digitale, e da cui si potrebbero dedurre le proprietà dell'onda, anche se farlo è impegnativo, ha detto Zhang.
I ricercatori del laboratorio del dottor Fengnian Xia all'Università di Yale, che hanno costruito e testato il dispositivo, hanno posizionato due piastre di metallo, o cancelli, sopra e sotto il metamateriale moiré. Le due porte hanno permesso ai ricercatori di mettere a punto le proprietà geometriche quantistiche del materiale per codificare le proprietà delle onde di luce infrarossa in "impronte digitali".
Il team ha quindi utilizzato una rete neurale convoluzionale, un algoritmo di intelligenza artificiale ampiamente utilizzato per il riconoscimento delle immagini, per decodificare le impronte digitali.
"Iniziamo con la luce di cui conosciamo l'intensità, la lunghezza d'onda e la polarizzazione, la facciamo brillare attraverso il dispositivo e la sintonizziamo in modi diversi per generare impronte digitali diverse", ha detto Cheung. "Dopo aver addestrato la rete neurale con un set di dati di circa 10.000 esempi, la rete è in grado di riconoscere i modelli associati a queste impronte digitali. Una volta che ha imparato abbastanza, può caratterizzare una luce sconosciuta."
Cheung ha eseguito calcoli teorici e analisi utilizzando le risorse del Texas Advanced Computing Center, una struttura di supercomputer nel campus dell'UT Austin.
"Patrick è stato bravo nei calcoli analitici con carta e matita, questo è il mio stile, ma ora è diventato un esperto nell'uso di un supercomputer, necessario per questo lavoro", ha detto Zhang. "Da un lato, il nostro lavoro come ricercatori è quello di scoprire nuove scienze. D'altro canto, noi consulenti vogliamo aiutare i nostri studenti a scoprire ciò in cui sono più bravi. Sono molto felice che io e Patrick abbiamo capito entrambe le cose". + Esplora ulteriormente
