Физики получили пластичное стекло
Ученые создали тонкие пленки из стеклообразного оксида алюминия, которые можно растягивать, сжимать и изгибать без появления трещин при комнатной температуре. Эти свойства позволяют создавать нехрупкие неорганические стекла, но технологии производства крупномасштабных изделий из этого материала пока не существует, пишут авторы в журнале Science.
Стекло — это аморфное твердое тело, то есть не обладающее кристаллической структурой. Множество веществ может формировать материалы с такой структурой, но наиболее распространенным вариантом являются стекла на основе оксида кремния. Такие стекла характеризуются прозрачностью и твердостью, но также хрупкостью, то есть неспособностью деформироваться без появления трещин.
Свойства стекла, в особенности его термическая и химическая стойкость, обеспечили ему большое количество применений. Однако во многих случаях хрупкость становится проблемой: например, из-за нее трескаются экраны смартфонов. Исследователи постоянно пытаются улучшить показатели стекол, но пока что они далеки от предсказываемых теорией.
Причина заключается в микроскопическом строении стекла — оно выглядит как неупорядоченное распределение атомов кремния и кислорода с небольшими пустотами, играющими роль дефектов. Если механическая энергия при оказании воздействия не расходуется на обратимую эластичную или необратимую пластическую деформацию, то она будет накапливаться около дефектов. В обычном стекле атомы не могут смещаться, разрывая старые и образуя новые связи с другими, на что расходуется энергия, поэтому в результате возникает трещина и стекло раскалывается.
Ученые под руководством Эркки Фракенберга (Erkka Frankberg) из Университета Тампере в Финляндии исследовали тонкие стеклянные пленки, состоящие из оксида алюминия Al2O3. Оказалось, что такой материал способен пластично растягиваться и сжиматься без образования трещин, если в нем изначально отсутствовали дефекты. Исследователи сравнивают поведение полученного вещества с металлами, на которые обычное стекло не похоже.
Авторы получали новое стекло посредством импульсного лазерного напыления, то есть испарения исходного кристаллического вещества с последующим осаждением на подложке. В результате получались пленки толщиной в 60 нанометров и около двух микрон в длину, которые оказались прозрачными подобно обычному стеклу, но намного менее хрупкими. В частности, их можно было растягивать на 8 процентов, сжимать в два раза и изгибать. Эти изменения были пластическими, то есть материал не принимал исходную форму после снятия внешнего воздействия.
Для прояснения причины таких свойств ученые исследовали полученные образцы при помощи электронного микроскопа. Созданная на основе полученных данных компьютерная модель показала, что в первую очередь за это была ответственна бездефектная структура с плотной упаковкой атомов. Также в таком стекле атомы могли смещаться при внешнем воздействии.
Ученые отмечают, что результаты демонстрируют возможность использования пластичных стеклянных пленок из оксида алюминия уже сегодня. Например, подобные изделия могут пригодиться в производстве аккумуляторов и электроники. Потенциально могут быть и другие применения, но для этого необходимо научиться создавать крупные изделия с нужными свойствами, а такого способа авторы пока предложить не могут.
Ранее ученым удалось сделать стекло еще более прозрачным при помощи нанотекстур, превратить падающие стеклянные частицы во всесторонний экран и создать нейросеть из стекла на основе рассеяния света.
Тимур Кешелава
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.