Comprendre les relations structure-fonction est crucial pour la recherche en nanotechnologie, notamment pour la fabrication de nanostructures 3D complexes, l'observation de réactions à l'échelle nanométrique et l'examen de nanostructures 3D auto-assemblées dans la nature. Cependant, la plupart des connaissances structurelles se limitent actuellement à la 2D. En effet, les outils d'imagerie 3D rapides et facilement accessibles à l'échelle nanométrique sont absents et nécessitent une instrumentation spécialisée ou de grandes installations comme les synchrotrons.

Une équipe de recherche du NUS a relevé ce défi en concevant un schéma informatique qui utilise la physique de l'interaction électron-matière et les a priori connus des matériaux pour déterminer la profondeur et l'épaisseur de la région locale du spécimen. Semblable à la façon dont un livre pop-up transforme des pages plates en scènes tridimensionnelles, cette méthode utilise des valeurs locales de profondeur et d’épaisseur pour créer une reconstruction 3D du spécimen pouvant fournir des informations structurelles sans précédent. Les résultats sont publiés dans la revue Communications Physics .

Dirigée par le professeur adjoint N. Duane LOH des départements de physique et des sciences biologiques de la NUS, l'équipe de recherche a découvert que les taches sur une micrographie TEM contiennent des informations sur la profondeur du spécimen. Ils ont expliqué les mathématiques qui expliquent pourquoi les valeurs de défocalisation locale d'un point micrographique TEM vers le centre de masse de l'échantillon.

L'équation dérivée indique qu'une seule micrographie 2D a une capacité limitée à transmettre des informations 3D. Par conséquent, si l'échantillon est plus épais, il devient plus difficile de déterminer avec précision sa profondeur.

Les auteurs ont amélioré leur méthode pour montrer que cette technique de métrologie pop-out peut être appliquée simultanément sur plusieurs couches d'échantillons avec quelques priors supplémentaires. Cette avancée ouvre la porte à une imagerie 3D rapide d'échantillons complexes et multicouches.

Cette recherche poursuit l'intégration continue de l'équipe de l'apprentissage automatique avec la microscopie électronique pour créer des lentilles informatiques permettant d'imager les dynamiques invisibles qui se produisent à l'échelle nanométrique.

Le Dr Deepan Balakrishnan, le premier auteur, a déclaré :« Notre travail montre le cadre théorique de l'imagerie 3D à prise unique avec des TEM. Nous développons une méthode généralisée utilisant des modèles d'apprentissage automatique basés sur la physique qui apprennent les a priori des matériaux et fournissent un relief 3D pour tout Projection 2D."

L'équipe envisage également de généraliser davantage la formulation de la métrologie pop-out au-delà des TEM à tout système d'imagerie cohérent pour les échantillons optiquement épais (c'est-à-dire les rayons X, les électrons, les photons de lumière visible, etc.).

Le professeur Loh a ajouté :"Comme la vision humaine, déduire des informations 3D à partir d'une image 2D nécessite un contexte. Le pop-out est similaire, mais le contexte vient du matériau sur lequel nous nous concentrons et de notre compréhension de la façon dont les photons et les électrons interagissent avec eux."