专栏名称: 今日新材料
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研究透视:电镜表征-无监督深度学习 | Science

今日新材料  · 公众号  ·  · 2025-03-02 00:06

正文

编辑语

利用透射电子显微表征,在气体环境中,金属纳米颗粒表面的连续转变。
近日,美国 亚利桑那州立大学(Arizona State University)Peter A. Crozier,纽约大学(New York University)Carlos Fernandez-Granda等,在Science上发文,利用无监督深度学习的降噪方法,以克服具有高空间和毫秒时间分辨率的成像中固有的低信噪比。
在氧化铈上,渗透到负载铂纳米颗粒表面以下的应力场,使得纳米颗粒不稳定,并导致有序和无序构型之间一系列转变。

摘要

材料功能关涉发生在毫秒时间尺度上的原子级结构动力学。然而,电子显微镜,以高空间分辨率和毫秒时间分辨率的结构成像,通常受制于低信噪比。
该项研究,利用无监督深度学习降噪框架,在气体环境中,观察了金属纳米颗粒表面(氧化铈上的铂纳米颗粒),在中等电子剂量下,时间分辨率低至10毫秒。在这个时间尺度上,许多纳米颗粒表面,在有序和无序构型之间不断转变。应力场可以渗透到表面以下,导致缺陷形成和失稳,从而使纳米颗粒流动。
将这种无监督深度学习的降噪器与原位电子显微镜相结合,极大地改善了时空表征,有助于探索材料中的原子级结构动力学。

Visualizing nanoparticle surface dynamics and instabilities enabled by deep denoising.

通过深度去噪,实现纳米颗粒表面动力学和不稳定性可视化。


图1. 无监督深度去噪方法。


图2: Pt颗粒的表面动力学。


图3. 表面下方的动力学和纳米颗粒流动性。








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