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

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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。