Физики разработали спектроскопический термометр с нанометровым разрешением
Загрузка галереи
Американские физики разработали новый метод определения локальной температуры в наноматериалах с использованием спектроскопии энергетических потерь электронов. По анализу положения пиков полученной и потерянной энергии можно измерять температуру до 1300 градусов Цельсия для участка материала размером около одного нанометра, пишут ученые в Physical Review Letters.
Измерение локальной температуры в наноматериалах — одна из важных задач в связи с возможными тепловыми потерями, например, в микроэлектронных устройствах. Как правило, для сверхточного определения локальной температуры различных материалов ученые предлагают использовать методы, основанные на анализе спектра характеристических энергетических потерь электронов, которыми облучают нагретое вещество. Например, совсем недавно с помощью подобного анализа ученым удалось получить карты температуры и коэффициента теплового расширения для двумерных кристаллов с пространственным разрешением до двух нанометров.
Американские физики под руководством Хуана Карлоса Идробо (Juan Carlos Idrobo) из Национальной лаборатории Ок-ридж предложили для еще более точного измерения температуры без необходимости дополнительной калибровки использовать спектроскопию характеристических энергетических потерь электронов как в положительной, так и отрицательной области энергий, то есть не только потерянной энергии, но и полученной. В таком спектре можно найти два характерных пика (с одинаковой абсолютной энергией, но один в положительной области и один — в отрицательной), которые связаны с электрон-фононным взаимодействием и, соответственно, могут быть использованы для определения температуры. Согласно численным расчетам, при повышении температуры материала оба этих пика сдвигаются в область меньших энергий. Это происходит из-за теплового расширения решетки материала и ангармонического рассеяния фононов. Первый фактор более важен для небольших температур, а второй становится доминирующим при высоких температурах.
Загрузка галереи
Предложенный метод ученые проверили на двумерном нитриде бора для температурного диапазона от 50 до 1313 градусов Цельсия. Оказалось, что оба пика действительно сдвигаются в область меньших энергий, при этом в исследованном диапазоне температур этот сдвиг происходит линейно. Кроме того, пик полученной энергии при повышении температуры также сильно увеличивает свою интенсивность, что связано с повышением вероятности фонона оказаться в нужном энергетическом состоянии. Поэтому, кроме положения пика на спектре, показателем температуры служит и отношение интенсивностей двух пиков, которое в исследованном интервале температур тоже растет линейно, увеличиваясь с одного до 27 процентов.
Ученые отмечают, что с помощью анализа спектров энергетических потерь данные о температуре можно получать как прямым расчетом с помощью методов статистической физики (без необходимости калибровки), так и эмпирически, основываясь на линейном изменении параметров спектра. При этом предложенный метод сильно выигрывает у других способов локального измерения температуры в наноматериалах (таких как нейтронное рассеяние или рамановская спектроскопия) в пространственном разрешении, которое определяется размером электронного пучка и позволяет измерять температуру на участке размером порядка одного нанометра.
При исследовании материалов, свойства которых определяются квантовыми эффектами, очень часто приходится измерять очень низкие температуры, которые отличаются от абсолютного нуля лишь на десятые доли градуса. Для этого разрабатываются специальные методы: например, с помощью электронного термометра, основанного на эффекте кулоновоской блокады, удалось измерить температуру электронов в 0,0037 кельвинов. А с использованием сравнения тепловых и квантовых колебаний, физики получили термометр с внутренним квантовым стандартом, который позволяет измерять низкие температуры без необходимости калибровки.
Александр Дубов
А также измерит расстояние до них
Американские ученые разработали технологию пассивного теплового зрения HADAR, которая по инфракрасному изображению получает информацию о температуре, материалах и текстуре поверхности объектов, их излучательной способности, а также умеет измерять расстояние. Технология позволяет в ночных условиях получать изображение, сопоставимое по качеству со стереоскопическими изображениями, получаемыми обычными RGB камерами при дневном освещении. Статья опубликована в журнале Nature. Для автономной навигации и взаимодействия с людьми роботам и беспилотникам нужна информация об окружении, которую они получают с помощью камер, лидаров, сонаров или радаров. Однако обычные камеры зависят от условий освещенности и плохо работают в ночное время и при плохой погоде. Кроме этого информация, получаемая с камер не содержит физического контекста, что может приводить к некорректной работе нейросетевых алгоритмов автопилота, который, к примеру, не может отличить настоящего человека от манекена. Активные сенсоры, такие как лидары и радары, при резком росте их числа начинают взаимно влиять друг на друга. Выходом могло бы стать использование в условиях недостаточной видимости камер, работающих в инфракрасном диапазоне. Однако из-за так называемого «эффекта призрачности» получаемые тепловизором изображения обычно выглядят как пятна без четкой текстуры. Это связано с тем, что поверх отражающихся от объекта инфракрасных лучей, которые несут информацию об особенностях его рельефа, накладывается его собственное тепловое излучение, которое засвечивает эту полезную информацию. Группа ученых под руководством Зубин Джакоб (Zubin Jacob) из Университета Пердью смогла справиться с этой проблемой. Они разработали технологию под названием HADAR (акроним от слов heat-assisted detection and ranging), которая с помощью машинного обучения извлекает из изображений, полученных в инфракрасном диапазоне, информацию о температуре объектов, излучательной способности материалов, из которых они состоят, а также их физической текстуре. Кроме того, технология позволяет определять расстояние до объектов на изображении. Выделение информации о собственном излучении объектов позволяет избавиться от «эффекта призрачности» и получить информацию о текстуре. Для этого авторы используют данные из библиотеки материалов, которая содержит информацию об их излучательной способности. Инфракрасное изображение фиксируется с помощью гиперспектральной камеры, после чего данные поступают на вход нейросетевой модели, которая производит декомпозицию исходных данных, выделяя из них информацию о температуре, собственном излучении и текстуре. Для обучения алгоритма исследователи использовали как настоящие изображения, полученные с помощью камеры, так и множество сгенерированных трехмерных сцен. Возможности технологии демонстрирует одна из сцен, на которой при слабом освещении запечатлен автомобиль черного цвета и человек, рядом с которым установлен вырезанный из картона портрет Альберта Эйнштейна в натуральную величину. Изображения, полученные с помощью обычной камеры, лидара и HADAR затем использовали для определения объектов с помощью алгоритма распознавания изображений. На изображении, полученном с помощью обычной камеры, алгоритм ошибочно распознал двух людей, приняв картонную фигуру за человека. На данных, полученных лидаром, оказалось невозможно определить автомобиль. При этом HADAR смог выделить все составляющие сцены, а также определить, что одна из человеческих фигур имеет сигнатуру краски на поверхности, а вторая покрыта тканью. Созданная технология может значительно улучшить системы автономной навигации беспилотных транспортных средств и роботов, дополнив уже существующие системы или даже заменив их. HADAR позволяет определять объекты и измерять расстояние по данным, полученным в ночное время, так же хорошо, как это делают традиционные системы компьютерного зрения, которые используют данные с камер в условиях дневного освещения. По словам авторов работы, в дальнейшем им предстоит решить проблему высокой стоимости оборудования для гиперспектральной съемки и невысокой производительности алгоритма. Сейчас процесс получения изображений и их обработки занимает минуты, но для работы в режиме реального времени это время необходимо сократить. Ранее мы рассказывали, как физики создали лидар, способный распознать метровые детали с рекордного расстояния в 45 километров в условиях высокого шума и слабого сигнала.