Utilizando la microscopía de túnel de exploración STM, es posible obtener imágenes de resolución extremadamente alta de las estructuras superficiales cubiertas de moléculas de nanopartículas de plata, incluso hasta el reconocimiento de partes individuales de las moléculas que protegen la superficie. Este fue el hallazgo de una investigación conjunta entreChina y Finlandia, dirigida en Finlandia por el profesor de la Academia Hannu Häkkinen de la Universidad de Jyväskylä.
La investigación fue publicada recientemente en Comunicaciones de la naturaleza y la publicación fue seleccionada por los editores de la revista para la colección mensual de artículos destacados de la revista.
El estudio de las estructuras superficiales de las nanopartículas a resolución atómica es vital para comprender las propiedades químicas de sus estructuras, las interacciones moleculares y el funcionamiento de las partículas en sus entornos. La investigación experimental en estructuras superficiales ha implicado durante mucho tiempo técnicas de imagen adecuadas para la resolución a nivel nanométrico,los más comunes se basan en la tunelización de electrones, la microscopía de túnel de exploración STM y la microscopía de fuerza atómica AFM mencionadas anteriormente, basadas en la medición de fuerzas pequeñas a escala atómica.
Sin embargo, lograr una resolución molecular en las imágenes ha resultado ser un gran desafío, por ejemplo, porque la curvatura del objeto que se va a fotografiar, es decir, la superficie de la nanopartícula, es del mismo orden que la curvatura de la punta del escáner. Las mediciones también son sensibles a las perturbaciones ambientales, que puede afectar el movimiento térmico de las moléculas, por ejemplo.
Los investigadores utilizaron nanopartículas de plata previamente caracterizadas, con una estructura atómica conocida. El núcleo metálico de las partículas tiene 374 átomos de plata y la superficie está protegida por un conjunto de 113 moléculas de TBTT. TBBT terc-butil-benceno-tiol es unmolécula con tres grupos de carbono separados en su extremo. La superficie externa de la partícula tiene un total de 339 grupos. Cuando este tipo de muestra de nanopartículas fue fotografiada a bajas temperaturas en el experimento STM, se observaron modulaciones secuenciales claras en la corriente de túnel formadapor la imagen vea la parte izquierda de la imagen. Se observaron modulaciones similares cuando se formaron imágenes de moléculas TBBT individuales en una superficie plana.
Basado en la teoría funcional de densidad DFT, las simulaciones realizadas por el equipo de investigación de Häkkinen mostraron que cada uno de los tres grupos de carbono de la molécula TBBT proporciona su propio máximo actual en la imagen STM ver la parte derecha de la imagen y quelas distancias entre los máximos correspondieron a los resultados de la medición de STM. Esto confirmó que la medición fue exitosa a nivel submolecular. Las simulaciones también predijeron que la medición precisa de STM ya no puede ser exitosa a temperatura ambiente, ya que el movimiento térmico de las moléculas es tanalto que los máximos actuales de los grupos de carbono individuales se mezclan en el fondo.
"Esta es la primera vez que las imágenes STM de estructuras de superficie de nanopartículas han podido" ver "las partes individuales de las moléculas. Nuestro trabajo computacional fue importante para verificar los resultados experimentales. Sin embargo, queríamos ir un paso más allá.la estructura atómica de las partículas es bien conocida, teníamos motivos para preguntarnos si la orientación precisa de la partícula fotografiada podría identificarse mediante simulaciones ", dice Häkkinen, que describe la investigación.
Para este fin, el grupo de Häkkinen calculó una imagen STM simulada de la partícula de plata a partir de 1,665 orientaciones diferentes y desarrolló un algoritmo de reconocimiento de patrones para determinar qué imágenes simuladas coincidían mejor con los datos experimentales.
"Creemos que nuestro trabajo demuestra una nueva estrategia útil para la obtención de imágenes de nanoestructuras. En el futuro, los algoritmos de reconocimiento de patrones y la inteligencia artificial basados en el aprendizaje automático serán indispensables para la interpretación de imágenes de nanoestructuras. Nuestro trabajo representa el primer pasoen esa dirección. Es por eso que también hemos decidido distribuir abiertamente el software de reconocimiento de patrones que habíamos desarrollado para otros investigadores ", dice Häkkinen.
La síntesis de nanopartículas fue realizada en la Universidad de Xiamen por el grupo de investigación del profesor Nanfeng Zheng y las mediciones de STM se llevaron a cabo en el Instituto Dalian de Física Química bajo la dirección del profesor Zhibo Man. El estudiante de doctorado Sami Kaappa y el investigador senior Sami Malola del grupo del profesor Häkkinenrealizó los cálculos para el proyecto. La investigación del grupo del profesor Häkkinen recibió fondos del programa AIPSE de la Academia de Finlandia. El CSC - Centro de TI para la Ciencia en Finlandia y el Centro de Supercomputación de Barcelona proporcionaron los recursos para todas las simulaciones que requiereninformática de alta potencia. Las simulaciones de Barcelona fueron parte del proyecto NANOMETALS apoyado por la organización PRACE.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Academia de Finlandia . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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