Благодаря новаторскому сочетанию машинного обучения и атомно-силовой микроскопии исследователи из Китая раскрыли молекулярную структуру поверхности «предварительно растаявшего» льда, разгадав давнюю загадку, связанную с жидкоподобным слоем, образующимся на ледяных поверхностях.
Как подробно описано в исследовании, опубликованном в журнале Physical Review X, этот подход также может быть более широко применен для выявления особенностей поверхности, которые слишком сложны для разрешения с помощью существующих методов микроскопии.
Общие сведения о предплавлении и его значении Хотя лед имеет четко определенную температуру плавления, на его поверхности может образовываться тонкий, похожий на жидкость слой даже при температурах значительно ниже нуля.
Этот эффект, известный как «предварительное плавление», впервые был отмечен более 170 лет назад Майклом Фарадеем в ходе его тщательных наблюдений за таянием льда.
С тех пор этот эффект широко исследовался на предмет его влияния на такие свойства, как трение, химическая реактивность и химия атмосферы, и был использован в самых разных областях, от криоконсервации до фигурного катания.
Однако, «несмотря на эту долгую историю, микроскопическая структура предварительно расплавленного слоя остается плохо изученной», — говорит Цзяни Хун из Пекинского университета, один из соавторов исследования.
«Это во многом связано с тем, что экспериментальный доступ к неупорядоченным межфазным структурам и их динамике на атомном уровне чрезвычайно затруднен».
Достижения в области обработки изображений и машинного обучения В своей предыдущей работе команда Хонга под руководством Лимэй Сюй из Пекинского университета добилась значительных успехов в разработке метода изучения структуры поверхности льда на начальной стадии предплавления.
Их подход включал атомно-силовую микроскопию (АСМ): метод, который собирает информацию путем перемещения крошечного механического зонда по поверхности образца.
Сканируя зонд на контролируемом расстоянии над поверхностью, прибор преобразует мельчайшие изменения силы, действующей на кончик зонда, в электрический сигнал, что позволяет исследователям составлять карты топологических поверхностных ландшафтов вплоть до атомного масштаба.
Однако при наблюдении за тонкими особенностями, проявляющимися в процессе предварительного плавления, даже такого уровня разрешения недостаточно.
Поскольку АСМ по своей природе чувствительна к поверхности, она не может полностью восстановить трехмерные атомные структуры неупорядоченных поверхностей только на основе поверхностного контраста.
В своем последнем исследовании команда Сюй решила эту задачу, объединив данную методику с системой машинного обучения , специально обученной для обнаружения этих особенностей. Для обучения алгоритма они использовали моделирование молекулярной динамики , дополненное реалистичным экспериментальным шумом.
Благодаря такому подходу им наконец удалось реконструировать особенности поверхности на молекулярном уровне, которые невозможно было выявить с помощью АСМ или предсказать только на основе моделирования.
«Эти экспериментально полученные структуры могут служить реалистичными отправными точками для моделирования, позволяя нам исследовать динамику межфазных границ и фазовые переходы, которые ранее были недоступны», — объясняет Хонг.
Открытие аморфного поверхностного слоя В диапазоне температур от –152 °C до –93 °C новые модели впервые показали, что на поверхности льда образуется «аморфный» слой , в котором лед еще находится в твердом состоянии, но молекулы воды в нем не имеют упорядоченной кристаллической структуры, характерной для обычного кристаллического льда.
«Этот слой демонстрирует сильное топологическое нарушение порядка, сохраняя при этом динамику, характерную для твердого тела, и постепенно превращается в квазижидкий слой по мере повышения температуры», — объясняет Хонг.
Исследователи уверены, что их открытие переосмысливает микроскопическую картину льда до его растопления и открывает совершенно новый взгляд на то, как растет и развивается его кристаллическая поверхность при температурах значительно ниже нуля.
Однако, помимо решения этой давней загадки, они также надеются, что их новая методика может быть более широко применена для фиксации трудноуловимых особенностей поверхности.
«Система АСМ, основанная на машинном обучении, предоставляет мощный инструмент на атомном уровне для исследования неупорядоченных интерфейсов, фазовых переходов и дефектов материалов, имеющий широкий потенциал применения в каталитических интерфейсах, функциональных материалах и биологических системах», — говорит Хонг.
Рубрика: Технологии. Читать весь текст на android-robot.com.