L'imaging di correlazione coerente aiuta a comprendere i cambiamenti nei materiali magnetici

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Aug 16, 2023

L'imaging di correlazione coerente aiuta a comprendere i cambiamenti nei materiali magnetici

Brookhaven National Laboratory, Upton, NY On the near-atomic level, magnetism

Laboratorio Nazionale Brookhaven, Upton, New York

A livello quasi atomico, il magnetismo è costituito da molti regni in continuo cambiamento – chiamati domini magnetici – che creano le proprietà magnetiche del materiale. Sebbene gli scienziati sappiano che questi domini esistono, stanno ancora cercando le ragioni dietro questo comportamento.

Ora, una collaborazione guidata da scienziati del Brookhaven National Laboratory del Dipartimento dell’Energia degli Stati Uniti, dell’Helmholtz-Zentrum Berlin (HZB), del Massachusetts Institute of Technology (MIT) e del Max Born Institute (MBI) ha pubblicato uno studio su Nature in cui ha utilizzato una nuova tecnica di analisi – chiamata imaging di correlazione coerente (CCI) – per immaginare l’evoluzione dei domini magnetici nel tempo e nello spazio senza alcuna conoscenza precedente. Gli scienziati non hanno potuto vedere la “danza dei domini” durante la misurazione ma solo dopo, quando hanno utilizzato i dati registrati per “riavvolgere il nastro”.

Il "filmato" dei domini mostra come i confini di questi domini si spostino avanti e indietro in alcune aree ma rimangano costanti in altre. I ricercatori attribuiscono questo comportamento a una proprietà del materiale chiamata "pinning". Sebbene il fissaggio sia una proprietà nota dei materiali magnetici, il team è riuscito per la prima volta a immaginare direttamente come una rete di siti di fissaggio influenzi il movimento delle pareti dei domini interconnessi.

"Molti dettagli sui cambiamenti nei materiali magnetici sono accessibili solo attraverso l'imaging diretto, cosa che fino ad ora non potevamo fare. È fondamentalmente un sogno diventato realtà per lo studio del movimento magnetico nei materiali", ha affermato Wen Hu, scienziato presso la National Synchrotron Light Source II (NSLS-II) e autore co-corrispondente dello studio.

I ricercatori si aspettano che la CCI aiuti a sbloccare altre proprietà del microcosmo del magnetismo – come gradi di libertà o simmetrie nascoste – che in precedenza non erano accessibili attraverso altre tecniche. L'utilità di CCI rappresenta anche un passo avanti che va oltre i materiali magnetici poiché la tecnica può essere trasferita a diverse tecniche di misurazione e aree di ricerca. Un’area che potrebbe trarre maggiori vantaggi dalla comprensione del movimento dei domini magnetici su scala nanometrica è quella dell’informatica innovativa. Una nuova tecnologia di memoria potrebbe sfruttare speciali domini magnetici chiamati “skyrmion”.

"Gli Skyrmion sono interessanti per l'intelligenza artificiale perché possiedono una proprietà simile alla nostra memoria a breve termine", ha affermato Felix Büttner, capogruppo all'Helmholtz-Zentrum di Berlino, professore all'Università di Augusta e co-corrispondente dello studio. "Nelle attuali architetture informatiche tutto è lineare, il che significa che la memoria è separata dal processore. Questo non è un problema per la maggior parte delle applicazioni ma, ad esempio, rende difficile il riconoscimento vocale. Nel riconoscimento vocale, la parte informatica elabora solo le informazioni in entrata parole, ma non ricorda ciò che è stato detto in precedenza. Inoltre, inviare tali informazioni dalla memoria richiede molta energia. Utilizzando gli skyrmion, potremmo essere in grado di sfruttare la loro memoria a breve termine in qualche modo ed evitare queste problemi", ha aggiunto.

Tuttavia, prima che gli ingegneri possano sviluppare una tecnologia che utilizzi questa funzionalità, devono prima capire come manipolare gli skyrmion e altri domini magnetici. Sperano che molti altri gruppi di ricerca trarranno beneficio dalla CCI. Mentre si preparano ad applicare la CCI a una gamma più ampia di dinamiche precedentemente inaccessibili e ad espandere la tecnica ad altre fonti di raggi X, stanno anche lavorando all'implementazione dell'apprendimento automatico per rendere l'analisi CCI meno manuale e più accessibile da un pubblico ancora più ampio. Comunità.

Per ulteriori informazioni, contattare Cara Laasch all'indirizzo Questo indirizzo email è protetto dagli spambots. È necessario abilitare JavaScript per vederlo.; 631-344-8000.

Questo articolo è apparso per la prima volta nel numero di giugno 2023 di Tech Briefs Magazine.

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