Verificar uma pilha de livros da biblioteca é tão simples quanto pesquisar o catálogo da biblioteca e usar números de telefone exclusivos para retirar cada livro de suas prateleiras. Usando um princípio semelhante, cientistas do Center for Functional Nanomaterials (CFN) - um Departamento de Energia dos EUA (DOE) Office of Science User Facility no Brookhaven National Laboratory - estão se unindo à Universidade de Harvard e ao Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT) para criar um primeiro dos Sistema automatizado do seu tipo para catalogar materiais bidimensionais (2-D) atomicamente finos e empilhá-los em estruturas em camadas. Chamado de Quantum Material Press, ou QPress, este sistema irá acelerar a descoberta de materiais de próxima geração para o campo emergente da ciência da informação quântica (QIS).

Estruturas obtidas pelo empilhamento de camadas atômicas únicas ("flocos") descascadas de diferentes cristais principais são de interesse por causa da eletrônica exótica, magnético, e propriedades ópticas que surgem em escalas tão pequenas (quânticas). Contudo, a esfoliação em flocos é atualmente um processo manual que produz uma variedade de tamanhos de flocos, formas, orientações, e número de camadas. Os cientistas usam microscópios ópticos em alta ampliação para caçar manualmente através de milhares de flocos para encontrar os desejados, e essa pesquisa às vezes pode levar dias ou até uma semana, e está sujeito a erros humanos.

Uma vez que flocos 2-D de alta qualidade de diferentes cristais foram localizados e suas propriedades caracterizadas, eles podem ser montados na ordem desejada para criar as estruturas em camadas. O empilhamento consome muito tempo, geralmente levando mais de um mês para montar uma estrutura de camada única. Para determinar se as estruturas geradas são ideais para aplicativos QIS - variando de computação e criptografia a detecção e comunicações - os cientistas precisam caracterizar as propriedades das estruturas.

"Ao conversar com nossos colaboradores universitários em Harvard e MIT que sintetizam e estudam essas heteroestruturas em camadas, aprendemos que, embora existam bits de automação, como software para localizar os flocos e joysticks para manipulá-los, não existe uma solução totalmente automatizada, "disse o diretor da CFN Charles Black, o líder administrativo no projeto QPress.

A ideia do QPress foi concebida no início de 2018 pelo professor Amir Yacoby, do Departamento de Física de Harvard. O conceito foi então refinado por meio de uma colaboração entre Yacoby; Black e Kevin Yager, líder do Grupo de Nanomateriais Eletrônicos CFN; Philip Kim, também do Departamento de Física de Harvard; e Pablo Jarillo-Herrero e Joseph Checkelsky, ambos do Departamento de Física do MIT.

De acordo com Black, a função única do CFN era clara:"Percebemos que construir um robô que pode permitir o projeto, síntese, e o teste de materiais quânticos é extremamente adequado às habilidades e conhecimentos dos cientistas do CFN. Como uma facilidade do usuário, CFN pretende ser um recurso para a comunidade científica, e QIS é uma de nossas áreas de crescimento para a qual estamos expandindo nossas capacidades, programas científicos, e pessoal. "

Grafeno estimula a pesquisa de materiais 2-D

O interesse por materiais 2-D remonta a 2004, quando cientistas da Universidade de Manchester isolaram o primeiro material 2-D do mundo, grafeno - uma única camada de átomos de carbono. Eles usaram uma técnica surpreendentemente básica em que colocaram um pedaço de grafite (o material principal dos lápis) em uma fita adesiva, dobrar repetidamente a fita ao meio e separá-la para extrair flocos cada vez mais finos. Então, eles esfregaram a fita em uma superfície plana para transferir os flocos. Sob um microscópio óptico, os flocos de um átomo de espessura podem ser localizados por sua refletividade, aparecendo como pontos muito fracos. Reconhecido com o Prêmio Nobel em 2010, a descoberta do grafeno e suas propriedades incomuns - incluindo sua notável resistência mecânica e condutividade elétrica e térmica - levou os cientistas a explorar outros materiais 2-D.

Muitos laboratórios continuam a usar essa abordagem laboriosa para fazer e encontrar flocos 2-D. Embora a abordagem tenha permitido aos cientistas realizar várias medições no grafeno, centenas de outros cristais, incluindo ímãs, supercondutores, e semicondutores - podem ser esfoliados da mesma forma que o grafite. Além disso, diferentes flocos 2-D podem ser empilhados para construir materiais que nunca existiram antes. Os cientistas descobriram muito recentemente que as propriedades dessas estruturas empilhadas dependem não apenas da ordem das camadas, mas também do ângulo relativo entre os átomos nas camadas. Por exemplo, um material pode ser ajustado de um estado metálico para um estado de isolamento simplesmente controlando este ângulo. Dada a grande variedade de amostras que os cientistas gostariam de explorar e a natureza demorada e propensa a erros dos métodos de síntese manual, abordagens automatizadas são muito necessárias.

"Em última análise, gostaríamos de desenvolver um robô que fornece uma estrutura empilhada com base nas sequências de floco 2-D e orientações de cristal que os cientistas selecionam por meio de uma interface da web para a máquina, "disse Black." Se for bem-sucedido, o QPress permitiria aos cientistas gastar seu tempo e energia estudando materiais, em vez de fazê-los. "

Uma abordagem modular

Em setembro de 2018, o desenvolvimento posterior do QPress recebeu financiamento do DOE, com uma abordagem em duas partes. Um prêmio foi para o desenvolvimento de hardware QPress em Brookhaven, liderado por Black; Yager; Cientistas do CFN Gregory Doerk, Aaron Stein, e Jerzy Sadowski; e o associado científico do CFN Young Jae Shin. O outro prêmio foi para um projeto de pesquisa coordenado liderado por Yacoby, Kim, Jarillo-Herrero, e Checkelsky. Os físicos de Harvard e do MIT usarão o QPress para estudar formas exóticas de supercondutividade - a capacidade de certos materiais de conduzir eletricidade sem perda de energia em temperaturas muito baixas - que existem na interface entre um supercondutor e um ímã. Alguns cientistas acreditam que esses estados exóticos da matéria são essenciais para o avanço da computação quântica, que deve superar as capacidades da supercomputação mais poderosa de hoje.

Uma máquina automatizada totalmente integrada que consiste em um esfoliante, um catalogador, uma biblioteca, um empilhador, e um caracterizador é esperado em três anos. Contudo, esses módulos ficarão online em etapas para permitir o uso do QPress desde o início.

A equipe já fez alguns progressos. Eles construíram um esfoliante protótipo que imita a ação de um humano descascando flocos de um cristal de grafite. O esfoliante pressiona um selo de polímero em um cristal original e transfere os flocos esfoliados pressionando-os sobre um substrato. Em seu primeiro conjunto de experimentos, a equipe investigou como alterar vários parâmetros - pressão de estampagem, pressionando o tempo, número de pressionamentos repetidos, ângulo de prensagem, e força lateral aplicada durante a transferência - impactar o processo.

"Uma das vantagens de usar um robô é que, ao contrário de um humano, ele reproduz os mesmos movimentos todas as vezes, e podemos otimizar esses movimentos para gerar muitos flocos grandes muito finos, "explicou Yager." Assim, o esfoliante melhorará a qualidade e a quantidade de flocos 2-D descascados dos cristais originais, refinando a velocidade, precisão, e repetibilidade do processo. "

Em colaboração com o professor assistente da Stony Brook University, Minh Hoai Nguyen, do Departamento de Ciência da Computação e Ph.D. aluno Boyu Wang do Computer Vision Lab, os cientistas também estão construindo um catalogador de flocos. Por meio de software de análise de imagem, o catalogador faz a varredura de um substrato e registra a localização dos flocos esfoliados e suas propriedades.

"Os flocos nos quais os cientistas estão interessados ​​são finos e, portanto, tênues, então a inspeção visual manual é um processo trabalhoso e sujeito a erros, "disse Nguyen." Estamos usando visão computacional de última geração e técnicas de aprendizado profundo para desenvolver software que pode automatizar esse processo com maior precisão. "

"Nossos colaboradores disseram que um sistema capaz de mapear sua amostra de flocos e mostrar onde os flocos" bons "estão localizados - conforme determinado pelos parâmetros que eles definem - seria extremamente útil para eles, "disse Yager." Agora temos essa capacidade e gostaríamos de colocá-la em uso. "

Eventualmente, a equipe planeja armazenar um grande conjunto de diferentes flocos catalogados nas prateleiras, semelhante a livros em uma biblioteca. Os cientistas podem então acessar esta biblioteca de materiais para selecionar os flocos que desejam usar, e o QPress iria recuperá-los.

De acordo com Black, o maior desafio será a construção do empilhador - o módulo que recupera amostras da biblioteca, "conduz" para os locais onde residem os flocos selecionados, e pega os flocos e os coloca em um processo repetitivo para construir pilhas de acordo com as instruções de montagem que os cientistas programam na máquina. Em última análise, os cientistas gostariam que o empilhador montasse as estruturas em camadas não apenas mais rápido, mas também com mais precisão do que os métodos manuais.

O módulo final do robô será um caracterizador de materiais, que fornecerá feedback em tempo real durante todo o processo de síntese. Por exemplo, o caracterizador identificará a estrutura cristalina e a orientação de flocos esfoliados e estruturas em camadas por meio de difração de elétrons de baixa energia (LEED) - uma técnica em que um feixe de elétrons de baixa energia é direcionado para a superfície de uma amostra para produzir uma característica de padrão de difração da geometria da superfície.

"Existem muitas etapas para fornecer uma solução totalmente automatizada, "disse Black." Pretendemos implementar os recursos do QPress à medida que se tornem disponíveis para maximizar os benefícios para a comunidade QIS. "