Um filme de apenas 250 nanômetros ou 0,00025 mm de espessura deu aos cientistas uma prévia do mundo ultrarrápido.
O filme é feito de óxidos condutores transparentes, uma classe de materiais comumente usados ​​para telas sensíveis ao toque de smartphones e sistemas fotovoltaicos.

Especialistas em nanofotônica do Instituto de Fotônica e Ciências Quânticas de Heriot-Watt provaram que esses materiais podem capturar e medir eventos ultrarrápidos muito melhor do que os sistemas atuais.

Isso pode levar a avanços em muitos campos científicos, incluindo biologia celular e química, onde as reações acontecem e devem ser capturadas em um milionésimo de bilionésimo de segundo.

As descobertas são relatadas em Nature Communications .

Dr. Marcello Ferrera, professor assistente de nanofotônica na Universidade Heriot-Watt, liderou o trabalho ao lado de colegas da Universidade de Glasgow e da Universidade de Purdue, nos EUA.

"Os filmes ultrafinos que usamos são materiais de índice zero. A luz se comporta de forma completamente diferente nesses materiais porque o índice de refração, que é como descrevemos a interação entre luz e matéria, se aproxima de zero. Esta é uma condição muito difícil de alcançar em comum materiais.

"Isso abre um mundo de possibilidades porque quando o índice é tão pequeno o material começa a ser muito suscetível a estímulos de luz ultrarrápida.

"Usamos essa suscetibilidade óptica aprimorada em um sistema FROG de resolução de frequência óptica ou sistema FROG, que é uma das ferramentas mais fundamentais para medir a evolução de eventos ópticos ultrarrápidos.

"O resultado final foi uma melhoria notável em todas as principais métricas, incluindo largura de banda, velocidade e eficiência energética."

Ferrera ressalta que seu novo sistema depende de materiais prontamente disponíveis e prontos para uso. Isso significa que a tecnologia pode fazer a transição rápida do laboratório para a aplicação comercial.

Ele aponta outro benefício do sistema.

“Este novo FROG de índice zero reduz os requisitos fundamentais de energia e também fornece um conjunto mais amplo de informações ópticas que podem ser usadas no aprendizado de máquina para melhorar a robustez e a precisão ao caracterizar eventos ultrarrápidos”. + Explorar mais

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