Software de código aberto ajuda a otimizar a pesquisa de materiais 2D com automação de microscópio de tunelamento de varredura

Um novo pacote de software de código aberto desenvolvido pelo pesquisador Julian Ceddia da Universidade Monash visa agilizar significativamente o estudo de materiais usando microscópios de tunelamento de varredura (STMs).

O software, chamado Scanbot, automatiza os demorados processos de otimização de sondas e aquisição de dados essenciais para experimentos de STM, ajudando a acelerar a pesquisa de materiais 2D ao permitir uma investigação detalhada depois que a ponta do STM foi automaticamente otimizada e afiada.

“Esperamos que o Scanbot beneficie os laboratórios de STM em todo o mundo e represente um passo significativo em direção à automação completa dos experimentos de STM”, diz o professor assistente Agustin Schiffrin, também da Monash.

Transformando a pesquisa de materiais com automação STM

Explorar e caracterizar a paisagem atômica de superfícies se tornou uma busca fundamental na ciência moderna. STMs estão entre as ferramentas mais poderosas que permitem que cientistas sondem e interajam com o mundo nessa escala inimaginável, fornecendo imagens e dados espectroscópicos que nos permitem espiar o reino quântico e ver como os materiais se comportam no nível atômico.

Os STMs funcionam escaneando uma sonda, afiada até um único átomo, pela superfície de um material enquanto monitoram uma corrente elétrica. Essa corrente carrega todas as informações necessárias para construir imagens em escala atômica da superfície.

No entanto, obter essas imagens de tirar o fôlego não é tarefa fácil. Uma sonda afiada para o tamanho de um único átomo é extremamente frágil, e até mesmo o menor contato com outro átomo, molécula ou detritos pode alterar drasticamente a eficácia da sonda, exigindo que os pesquisadores gastem um tempo considerável otimizando o instrumento para garantir que ele capture dados confiáveis ​​e de alta qualidade.

Apresentando o Scanbot

Pesquisadores da Universidade Monash, liderados por Julian Ceddia, desenvolveram uma maneira confiável de automatizar esse processo de otimização de STM, resultando na criação do Scanbot, um pacote de software de código aberto disponível gratuitamente.

O artigo de pesquisa foi publicado no Revista de Software de Código Aberto.

Ceddia explica que uma revelação veio a ele depois de se cansar das horas que ele rotineiramente desperdiçava otimizando e afiando a ponta do STM apenas para obter dados significativos. “Depois de inúmeras horas gastas ajustando o STM durante meu Ph.D., descobri que a qualidade da sonda poderia ser facilmente quantificada por meio de imagens de impressões que ela deixa para trás depois de ser cutucada apenas alguns angstroms na superfície.”

Essas impressões carregam informações sobre o arranjo de átomos na ponta da sonda de varredura e são essenciais para prever quão bons serão os dados antes de adquiri-los. “Basicamente, pontas mais afiadas deixam para trás impressões menores. Então, o Scanbot automatiza o processo pressionando repetidamente a ponta na superfície até que a impressão mostre que a ponta é afiada o suficiente para imagens de alta qualidade”, explica Ceddia.

Essa abordagem direta para “formatar a ponta” evita muitos dos desafios associados ao uso de aprendizado de máquina para tarefas semelhantes. “Em vez de treinar uma IA em grandes quantidades de dados rotulados para reconhecer imagens de alta qualidade, o Scanbot usa algoritmos simples para medir o tamanho e a simetria do ápice da sonda com base nas impressões que ele deixa”, acrescenta o Dr. Benjamin Lowe, um colaborador-chave do projeto.

Mas as capacidades do Scanbot vão além da modelagem de pontas. Ele também automatiza técnicas comuns de aquisição de dados, como levantamento de amostras, tornando os STMs mais fáceis de operar no geral. “Meu objetivo com o Scanbot era tornar o STM mais acessível e fácil de usar”, diz Ceddia. “É por isso que investi muito tempo no design de uma interface de usuário intuitiva e na escrita de documentação abrangente.”

Reconhecimento e impacto da indústria

O potencial do Scanbot foi apropriadamente capturado pelo ex-pesquisador da Universidade Monash, Jack Hellerstedt, que também fez contribuições significativas para o projeto: “O Scanbot tem o potencial herético de fazer com que cientistas de superfície iniciantes pensem sobre os dados em vez de clicar no botão”.

A indústria já está tomando conhecimento das capacidades do Scanbot. A SPECS, uma empresa líder em controle de sistemas STM, contatou recentemente a Ceddia após descobrir o Scanbot.

“Receber um e-mail da SPECS pedindo para incluir links para o Scanbot em sua documentação foi incrivelmente encorajador”, reflete Ceddia. “É uma forte validação de que nosso trabalho pode realmente fazer a diferença na maneira como os STMs são operados.”