Чешские физики смогли напрямую визуализировать сигма-дырку на поверхности атома брома, входящего в состав молекулы тетракис-(4-бромфенил)метана. Это удалось сделать с помощью кельвин-зондовой силовой микроскопии с атомом ксенона в качестве наконечника. Для достоверности авторы повторили этот эксперимент для молекулы тетракис-(4-фторфенил)метана, для которой этой дырки быть не должно. Исследование опубликовано в Science.
Во второй половине XX века химики обнаружили странное поведение молекулярных структур, в составе которых атом галогена соседствует с другим галогеном, либо с азотом или кислородом. Дело в том, что указанные атомы в высшей степени электроотрицательны, поэтому естественно было ожидать в таких структурах повсеместного отталкивающего электростатического взаимодействия. В реальности оказалось, что такие пары атомов формируют межмолекулярные галогенные связи, которые стабилизируют супрамолекулярные структуры.
Такое поведение могло бы быть объяснено анизотропией зарядового распределения на поверхности молекулярных галогенов. В частности, было предсказано, что в самой дальней части этих атомов формируется положительное пятно, названное сигма-дыркой. Существование сигма-дырок косвенно подтверждают эксперименты по рентгеноструктурному анализу кристаллов с галогенными связями, а также квантово-химические модели. Прямому же наблюдению этого эффекта мешает недостаточная разрешающая способность современных микроскопов.
Группа физиков под руководством Павла Елинека (Pavel Jelínek) из Университета Палацкого сообщила об успешном прямом наблюдении сигма-дырки на поверхности атома брома, входящего в состав молекулы тетракис-(4-бромфенил)метана, с помощью кельвин-зондовой силовой микроскопии. В основе этого метода лежит зависимость частоты механических колебаний зонда, висящего над образцом, от напряжения между ними. Измеряя максимум этой зависимости по всему образцу на одинаковой высоте, физики могут восстанавливать карту распределения локальных потенциалов.
Для того, чтобы достоверно определить наличие сигма-дырки, авторы строили карты потенциалов для двух похожих молекул: тетракис-(4-бромфенил)метана (4BrPhM) и тетракис-(4-фторфенил)метана (4FPhM). Вторая молекула известна тем, что галогены на ее концах не формируют сигма-дырки. Таким образом, сравнение изображений, полученных для обеих молекул, можно считать прямым подтверждением этого эффекта.
Физики осаждали молекулы на поверхность серебра при комнатной температуре в условиях сверхвысокого вакуума. При этом связь одного из галогенов с остальной частью молекулы была строго перпендикулярна подложке. В качестве острия зонда они использовали атом ксенона. В результате они получили карты потенциалов, которые надежно продемонстрировали наличие кольцевой структуры в случае атома брома и ее отсутствие в случае атома фтора. Получающееся распределение потенциала в обоих случаях имело слегка эллиптичную форму, которую ученые объяснили влиянием атомов водорода в нижележащей фенильной группе. Оба результата были воспроизведены с помощью метода функционала плотности.
Авторы обосновали выбор атома ксенона в качестве наконечника для зонда тем, что распределение его заряда изотропно. Этим он отличается от более популярного наконечника — молекулы CO, для которой характерен высокий электрический квадрупольный момент. Последний факт способен дать искажение при использовании этой молекулы в кельвин-зондовом методе. Физики продемонстрировали это, повторив предыдущий эксперимент с молекулой 4FPhM и с CO-наконечником. В этом случае на изображении появилось кольцо, которое отражало распределение заряда уже в самом зонде.
Наконец, физики измерили то, как зависит энергия связи каждого типа зонда с каждым типом молекулы от расстояния между ними. Полученные кривые обладали характерными минимумами, чьи величины и положения в целом согласовываются с теоретическими представлениями о наличии или отсутствии сигма-дырок.
Ранее мы рассказывали про то, как группа Павла Елинека, применив тот же метод, смогла различить разные ковалентные связи по поляризации.
Марат Хамадеев
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.