走査トンネル顕微鏡を使った分子操作によるフラットバンドエンジニアリング

使用扫描隧道显微镜进行分子操纵的平带工程

基本信息

批准号：
21K18898
负责人：
吉澤俊介
金额：
$ 3.33万
依托单位：
National Institute for Materials Science
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-07-09 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

走査型トンネル顕微鏡（STM）は、物質表面の原子配列を観察するだけでなく、表面に吸着した原子や分子一つひとつを動かす用途に使うことができる。STM を使って原子や分子を規則正しく並べたいわば「人工格子」を作ると、その吸着物の配列に応じて表面電子状態を変化させることができる。しかし、原子・分子操作の研究のほとんどは貴金属単結晶基板上で行われており、表面に特殊な電子状態を作ったとしても、物性は金属基板のバルク特性で決まってしまう。そこで本研究では表面の電子状態だけが巨視的な物性を支配する原子層物質に着目する。原子層物質の表面に吸着した原子や分子の操作により表面電子状態を変調し、超伝導転移温度をはじめとした物性の制御を図る。この目的のためには多数の原子・分子を精度良く操作する必要があるので、STM 制御のプログラミングも進める。本目的を達成する実験を最適な環境で行うため、2022年度は、原子層物質の成長条件の最適化およびSTM動作中の振動対策を行った。後者に関しては、まず液体ヘリウムを減圧して極低温を実現するための大型ポンプを屋外ポンプ小屋に移動し、建物壁で騒音および振動が減衰されるようにした。これにより、1.6 K での測定安定性が格段に向上した。また、地震による原子・分子操作中への影響を防ぐため、緊急地震速報を利用して大きな地震動を回避する仕組みを構築した。吸着物の同定を自動で行うために、教師無し機械学習によるクラスタリングの手法の適用を試みた。具体的には、前年度に取得した NbSe2 の高解像度STM像に対してブロブ検出により欠陥位置を特定し、欠陥近傍の画像を自動で分類することを試みた。

扫描隧道显微镜（STM）不仅可以用于观察材料表面上的原子排列，还可以用于移动在表面上吸附的每个原子和分子。可以说，通过使用STM创建人工晶格，可以定期对原子和分子进行排列，可以根据吸附材料的排列更改表面电子状态。但是，对原子和分子操作的大多数研究都是在高贵的金属单晶基板上进行的，即使在表面上产生了特殊的电子状态，物理性能也取决于金属底物的块状特性。因此，在这项研究中，我们专注于原子层材料，其中只有表面的电子状态控制宏观物理特性。表面电子状态是通过操纵原子和吸附在原子层材料表面的分子来调节的，并控制了诸如超导过渡温度之类的物理特性。为此，有必要以高精度操作大量原子和分子，因此还将进行STM控制的编程。为了在2022财年中进行实验以在最佳环境中实现这一目标，我们优化了原子层材料的生长条件，并采取了措施以防止在STM操作过程中振动。对于后者，首先将大型泵移至室外泵棚以减少液体氦气以达到极低的温度，从而使噪声和振动在建筑物的墙壁上减弱。此外，这显着提高了1.6 K的测量稳定性，以防止地震运行期间地震对原子和分子作战的影响，建立了一个系统，以避免使用紧急地震警告避免重大地震运动。为了自动识别吸附剂，我们尝试应用无监督的机器学习聚类技术。具体而言，我们试图确定上一年通过BLOB检测获得的NBSE2高分辨率STM图像的缺陷位置，并自动对缺陷附近的图像进行分类。