Científicos captan imágenes de átomos en “límites máximos de resolución”

La captación en imagen de átomos ha sido mejorada a un nivel sin precedentes con un detector de matriz de píxeles de microscopio electrónico (EMPAD) con sofisticados algoritmos de reconstrucción 3D.

Un equipo de la Universidad de Cornell dirigido por el profesor de Ingeniería David Muller ha superado su propio récord anterior de 2018, con una resolución tan ajustada que el único desenfoque que queda es el temblor térmico de los propios átomos. Los resultados se publicaron en Science.

“Esto no solo establece un nuevo récord”, dijo Muller en un comunicado. “Ha alcanzado un régimen que va a ser efectivamente un límite máximo para la resolución. Básicamente, ahora podemos averiguar dónde están los átomos de una manera muy fácil”, explicó.

“Estamos persiguiendo patrones de motas que se parecen mucho a esos patrones de puntero láser que fascinan igualmente a los gatos”, prosiguió el profesor de Ingeniería. “Al ver cómo cambia el patrón, podemos calcular la forma del objeto que causó el patrón”, añadió.

El detector está ligeramente desenfocado, difuminando el haz, para capturar la mayor variedad de datos posible. Luego, estos datos se reconstruyen a través de algoritmos complejos, lo que da como resultado una imagen con una precisión de picómetro (una billonésima de metro).

“Con estos nuevos algoritmos, ahora podemos corregir todo el desenfoque de nuestro microscopio hasta el punto de que el factor de desenfoque más grande que nos queda es el hecho de que los átomos mismos se bambolean, porque eso es lo que les sucede a los átomos a una temperatura finita”, contó Muller. “Cuando hablamos de temperatura, lo que en realidad estamos midiendo es la velocidad promedio de cuánto se mueven los átomos”, aclaró.

Este último método permitirá a los científicos localizar átomos individuales en las tres dimensiones cuando, de otro modo, podrían estar ocultos mediante otros métodos de obtención de imágenes. Los investigadores también podrán encontrar átomos de impurezas en configuraciones inusuales y sus vibraciones. Esto podría ser particularmente útil para obtener imágenes de semiconductores, catalizadores y materiales cuánticos, incluidos los que se usan en la computación cuántica.

El método de obtención de imágenes también podría aplicarse a células o tejidos biológicos gruesos, o incluso a las conexiones de sinapsis en el cerebro.

Si bien el método requiere mucho tiempo y es computacionalmente exigente, podría hacerse más eficiente con ordenadores más potentes con el aprendizaje automático y detectores más rápidos.

“Queremos aplicar esto a todo lo que hacemos”, acotó Muller, quien codirige el Instituto Kavli en Cornell para la ciencia a nanoescala y copreside el Grupo de Trabajo de Ingeniería de Microsistemas y Ciencia a Nanoescala (NEXT Nano), parte de la iniciativa de colaboración radical de Cornell.

Con información de Europa Press.