Las imágenes de correlación coherente rastrean las fluctuaciones en la nanoescala

Las imágenes de correlación coherente rastrean las fluctuaciones en la nanoescala

Dominios magnéticos representados usando CCI
Borderlands: esta imagen muestra los límites entre los dominios magnéticos, que se desplazan hacia adelante y hacia atrás en el tiempo. La imagen muestra una región de 700 nm de ancho. (Cortesía: Christopher Klose / MBI)

Utilizando una nueva técnica de reconstrucción de imágenes, físicos de Alemania y EE. UU. han creado películas claras y detalladas de fluctuaciones a nanoescala en un material magnético. Para capturar estas características, un equipo dirigido por cristobal klose en el Instituto Max Born, Berlín, utilizó un algoritmo avanzado para identificar correlaciones en los patrones espaciales en múltiples imágenes de rayos X.

Las fluctuaciones y las transiciones de fase son características casi universales de la materia y las técnicas de imagen de rayos X y electrones se pueden utilizar para observar estos fenómenos en la nanoescala. Sin embargo, estos métodos tienen una compensación inherente entre una alta resolución espacial y una alta resolución temporal; esta última es necesaria para rastrear la dinámica de las fluctuaciones y las transiciones de fase.

Si bien la resolución temporal y espacial se puede mejorar aumentando la iluminación, los haces intensos de rayos X y electrones pueden dañar las características delicadas de una muestra.

Para superar esta limitación, el equipo de Klose ha desarrollado una técnica llamada imágenes de correlación coherente (CCI). Su enfoque se basa en el hecho de que las fluctuaciones a nanoescala no son completamente aleatorias, sino que muestran patrones espaciales distintivos.

Muchas instantáneas

Primero, CCI implica tomar miles de instantáneas de muestras en rápida sucesión, utilizando niveles de iluminación relativamente bajos. Si bien estas instantáneas parecen ser en su mayoría indistinguibles entre sí, los investigadores descubrieron que contienen suficiente información para clasificar cada imagen mediante un algoritmo de agrupación jerárquica. Esto ordena las imágenes en grupos con patrones espaciales que muestran correlaciones claras. Al combinar las imágenes de cada grupo, el equipo pudo reconstruir imágenes claras de los patrones en las muestras.

Para demostrar su enfoque, Klose y sus colegas utilizaron CCI y rayos X para obtener imágenes de las fluctuaciones en un ferromagneto de película delgada. Este material se usa mucho en los discos duros modernos, donde la información se codifica en dominios magnéticos. Estas son regiones a nanoescala en las que la magnetización puede apuntar en una de dos direcciones opuestas. Se sabe que estos dominios son muy estables a temperatura ambiente y se pierde poca información debido a las fluctuaciones. Sin embargo, hasta ahora, los investigadores no han podido confirmar esta estabilidad directamente mediante imágenes del material.

El equipo de Klose usó CCI para probar la estabilidad del ferromagneto a 37 °C, que está por encima de la temperatura ambiente. Lejos de permanecer estático, el algoritmo identificó transiciones entre 30 estados de dominio distintos en la película. Al evaluar la similitud entre estos estados, los investigadores también determinaron el orden en que ocurrieron las transiciones. Esto permitió a Klose y sus colegas construir películas claras y detalladas de las fluctuaciones.

A través de mejoras adicionales, CCI pronto podría permitir a los investigadores responder preguntas fundamentales sobre la naturaleza de las transiciones de fase en materiales avanzados, incluidos los superconductores de alta temperatura. Klose y sus colegas ahora esperan extender su técnica a la microscopía electrónica, permitiéndoles reconstruir imágenes en escalas aún más pequeñas.

La técnica se describe en Naturaleza.

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