En utilisant la microscopie à effet tunnel (STM), une imagerie à très haute résolution des structures de surface recouvertes de molécules de nanoparticules d'argent est possible, jusqu'à la reconnaissance de parties individuelles des molécules protégeant la surface. C'est la conclusion d'une recherche conjointe entre la Chine et la Finlande, dirigé en Finlande par le professeur de l'Académie Hannu Häkkinen de l'Université de Jyväskylä. La recherche a récemment été publiée dans le prestigieux Communication Nature série et la publication a été sélectionnée par les éditeurs de la revue pour la collection mensuelle d'articles surlignés de la revue.

L'étude des structures de surface des nanoparticules à résolution atomique est vitale pour comprendre les propriétés chimiques de leurs structures, interactions moléculaires et le fonctionnement des particules dans leur environnement. La recherche expérimentale sur les structures de surface a longtemps fait appel à des techniques d'imagerie adaptées à une résolution nanométrique, dont les plus courantes sont basées sur l'effet tunnel électronique, la microscopie à effet tunnel (STM) précitée, et la microscopie à force atomique (AFM) basée sur la mesure de petits, forces à l'échelle atomique.

Cependant, atteindre la résolution moléculaire en imagerie s'est avéré très difficile, par exemple parce que la courbure de l'objet à imager c'est-à-dire la surface de la nanoparticule, est du même ordre que la courbure de la pointe de balayage. Les mesures sont également sensibles aux perturbations environnementales, qui peuvent affecter le mouvement thermique des molécules, par exemple.

Les chercheurs ont utilisé des nanoparticules d'argent préalablement caractérisées, avec une structure atomique connue. Le noyau métallique des particules comporte 374 atomes d'argent et la surface est protégée par un ensemble de 113 molécules de TBTT. Le TBBT (tert-butyl-benzène thiol) est une molécule avec trois groupes carbonés séparés à son extrémité. La surface externe de la particule compte au total 339 de ces groupes. Lorsque ce type d'échantillon de nanoparticules a été imagé à basse température dans l'expérience STM, des modulations séquentielles claires ont été observées dans le courant tunnel formé par l'image (voir partie gauche de l'image). Des modulations similaires ont été notées lorsque des molécules de TBBT individuelles ont été imagées sur une surface plane.

Basé sur la théorie de la fonctionnelle de la densité (DFT), les simulations réalisées par l'équipe de recherche de Häkkinen ont montré que chacun des trois groupes de carbone de la molécule de TBBT fournit son propre maximum de courant dans l'image STM (voir la partie droite de l'image) et que les distances entre les maxima correspondaient aux résultats de mesure STM . Cela a confirmé que la mesure était réussie au niveau sous-moléculaire. Les simulations ont également prédit qu'une mesure STM précise ne peut plus être réussie à température ambiante, car le mouvement thermique des molécules est si élevé que les maxima actuels des groupes de carbone individuels se fondent dans l'arrière-plan.

« C'est la première fois que l'imagerie STM des structures de surface des nanoparticules a été en mesure de « voir » les parties individuelles des molécules. Notre travail de calcul était important pour vérifier les résultats expérimentaux. Cependant, nous voulions aller plus loin. Comme la structure atomique des particules est bien connue, on avait des raisons de se demander si l'orientation précise de la particule imagée pouvait être identifiée à l'aide de simulations, " dit Häkkinen, décrivant la recherche.

À cette fin, Le groupe de Häkkinen a calculé une image STM simulée de la particule d'argent à partir de 1, 665 orientations différentes et développé un algorithme de reconnaissance de formes pour déterminer quelles images simulées correspondaient le mieux aux données expérimentales.

« Nous pensons que nos travaux démontrent une nouvelle stratégie utile pour l'imagerie des nanostructures. À l'avenir, les algorithmes de reconnaissance de formes et l'intelligence artificielle basés sur l'apprentissage automatique deviendront indispensables à l'interprétation d'images de nanostructures. Notre travail représente le premier pas dans cette direction. C'est pourquoi nous avons également décidé de diffuser ouvertement le logiciel de reconnaissance de formes que nous avions développé à d'autres chercheurs, " dit Häkkinen.

La synthèse de nanoparticules a été réalisée à l'Université de Xiamen par le groupe de recherche du professeur Nanfeng Zheng et les mesures STM ont été effectuées à l'Institut de physique chimique de Dalian sous la direction du professeur Zhibo Man. doctorat l'étudiant Sami Kaappa et le chercheur senior Sami Malola du groupe du professeur Häkkinen ont effectué les calculs pour le projet. Les recherches du groupe du professeur Häkkinen sont financées par le programme AIPSE de l'Académie de Finlande. Le CSC – IT Center for Science en Finlande et le Barcelona Supercomputing Center ont fourni les ressources pour toutes les simulations nécessitant un calcul haute puissance. Les simulations de Barcelone faisaient partie du projet NANOMETALS soutenu par l'organisation PRACE.