Comprendere le relazioni struttura-funzione è fondamentale per la ricerca sulle nanotecnologie, compresa la fabbricazione di nanostrutture 3D complesse, l’osservazione di reazioni su scala nanometrica e l’esame di nanostrutture 3D autoassemblate in natura. Tuttavia, la maggior parte delle informazioni strutturali sono attualmente limitate al 2D. Questo perché strumenti di imaging 3D rapidi e facilmente accessibili su scala nanometrica sono assenti e richiedono strumentazione specializzata o strutture di grandi dimensioni come i sincrotroni.

Un gruppo di ricerca della NUS ha affrontato questa sfida ideando uno schema computazionale che utilizza la fisica dell'interazione elettrone-materia e i materiali noti a priori per determinare la profondità e lo spessore della regione locale del campione. Similmente al modo in cui un libro pop-up trasforma le pagine piatte in scene tridimensionali, questo metodo utilizza valori di profondità e spessore locali per creare una ricostruzione 3D del campione in grado di fornire informazioni strutturali senza precedenti. I risultati sono pubblicati sulla rivista Communications Physics .

Guidato dal professore assistente N. Duane LOH dei Dipartimenti di fisica e scienze biologiche della NUS, il gruppo di ricerca ha scoperto che le macchioline in una micrografia TEM contengono informazioni sulla profondità del campione. Hanno spiegato i concetti matematici alla base dei valori di defocalizzazione locale da un punto della micrografia TEM al centro di massa del campione.

L'equazione derivata indica che una singola micrografia 2D ha una capacità limitata di trasmettere informazioni 3D. Pertanto, se il campione è più spesso, diventa più difficile determinarne con precisione la profondità.

Gli autori hanno migliorato il loro metodo per dimostrare che questa tecnica metrologica pop-out può essere applicata simultaneamente su più strati di campione con alcuni precedenti aggiuntivi. Questo progresso apre le porte a un rapido imaging 3D di campioni complessi e multistrato.

Questa ricerca prosegue la continua integrazione da parte del team dell'apprendimento automatico con la microscopia elettronica per creare lenti computazionali per l'imaging di dinamiche invisibili che si verificano a livello di nanoscala.

Il dottor Deepan Balakrishnan, il primo autore, ha dichiarato:"Il nostro lavoro mostra il quadro teorico per l'imaging 3D a scatto singolo con TEM. Stiamo sviluppando un metodo generalizzato utilizzando modelli di apprendimento automatico basati sulla fisica che apprendono i materiali a priori e forniscono sollievo 3D per qualsiasi Proiezione 2D."

Il team prevede inoltre di generalizzare ulteriormente la formulazione della metrologia pop-out oltre i TEM a qualsiasi sistema di imaging coerente per campioni otticamente spessi (ad esempio raggi X, elettroni, fotoni di luce visibile, ecc.).

Il professor Loh ha aggiunto:"Come la visione umana, dedurre informazioni 3D da un'immagine 2D richiede contesto. Il pop-out è simile, ma il contesto deriva dal materiale su cui ci concentriamo e dalla nostra comprensione di come i fotoni e gli elettroni interagiscono con essi."