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  • Ahora es posible obtener imágenes de alta resolución de estructuras de superficie de nanopartículas

    Izquierda:Imagen STM de alta resolución de una nanopartícula de plata de 374 átomos de plata cubiertos por 113 moléculas de TBBT. Derecha:una imagen STM simulada de una orientación de la partícula. Centro:la estructura atómica de la partícula. Crédito:Academia de Finlandia

    Usando microscopía de túnel de barrido (STM), Es posible obtener imágenes de muy alta resolución de las estructuras superficiales cubiertas de moléculas de las 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 entre China y Finlandia, dirigido en Finlandia por el profesor de la Academia Hannu Häkkinen de la Universidad de Jyväskylä. La investigación fue publicada recientemente en la prestigiosa Comunicaciones de la naturaleza serie y la publicación fue seleccionada por los editores de la revista para la colección mensual de artículos destacados de la revista.

    Estudiar las estructuras superficiales de las nanopartículas a resolución atómica es vital para comprender las propiedades químicas de sus estructuras. interacciones moleculares y el funcionamiento de partículas en sus entornos. La investigación experimental sobre las estructuras de la superficie ha implicado durante mucho tiempo técnicas de imagen adecuadas para una resolución de nivel nanométrico, los más comunes se basan en el túnel de electrones, la microscopía de túnel de barrido (STM) antes mencionada, y microscopía de fuerza atómica (AFM) basada en la medición de pequeños, Fuerzas de escala atómica.

    Sin embargo, lograr una resolución molecular en la obtención de imágenes ha demostrado ser un gran desafío, por ejemplo, porque la curvatura del objeto a ser fotografiado, es decir, la superficie de la nanopartícula, es del mismo orden que la curvatura de la punta de exploración. 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 TBTT. TBBT (terc-butil-benceno tiol) es una molécula con tres grupos de carbono separados en su extremo. La superficie exterior de la partícula tiene un total de 339 de estos grupos. Cuando se obtuvieron imágenes de este tipo de muestra de nanopartículas a bajas temperaturas en el experimento STM, Se observaron claras modulaciones secuenciales en la corriente de túnel formada por la imagen (ver parte izquierda de la imagen). Se observaron modulaciones similares cuando se obtuvieron imágenes de moléculas de TBBT individuales en una superficie plana.

    Basado en la teoría funcional de la 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 que las distancias entre los máximos correspondían a los resultados de la medición STM. . Esto confirmó que la medición fue exitosa a nivel submolecular. Las simulaciones también predijeron que la medición precisa de STM ya no puede tener éxito a temperatura ambiente, ya que el movimiento térmico de las moléculas es tan alto que los máximos actuales de los grupos de carbono individuales se mezclan con el fondo.

    "Esta es la primera vez que las imágenes STM de las estructuras de la superficie de las nanopartículas han podido 'ver' las partes individuales de las moléculas. Nuestro trabajo computacional fue importante para verificar los resultados experimentales. Sin embargo, queríamos dar un paso más. Como la estructura atómica de las partículas es bien conocida, teníamos motivos para preguntarnos si la orientación precisa de la partícula de la imagen podría identificarse mediante simulaciones, "dice Häkkinen, describiendo la investigación.

    Para tal 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 se volverán indispensables para la interpretación de imágenes de nanoestructuras. Nuestro trabajo representa el primer paso en esa dirección. Por eso también hemos decidido distribuir abiertamente el software de reconocimiento de patrones que habíamos desarrollado a otros investigadores, "dice Häkkinen.

    La síntesis de nanopartículas se realizó 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 de Física Química de Dalian bajo la dirección del profesor Zhibo Man. Doctor. el estudiante Sami Kaappa y el investigador principal Sami Malola del grupo del profesor Häkkinen realizaron los cálculos para el proyecto. La investigación del grupo del profesor Häkkinen está recibiendo financiación del programa AIPSE de la Academia de Finlandia. El CSC - IT Center for Science en Finlandia y el Barcelona Supercomputing Center proporcionaron los recursos para todas las simulaciones que requieren computación de alta potencia. Las simulaciones de Barcelona formaron parte del proyecto NANOMETALS apoyado por la organización PRACE.


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