메타 표면의 대량 생산

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.새로운 전산 도구로 인해 병원균을 연구하는 방법이 바뀔 수 있습니다

2019 년 3 월 22 일 플로리다 주립 대학 , FSU 연구원의 새로운 모델은 유전 적 차이의 기원을 밝히기 위해 고안된 시뮬레이션의 변화를 증가시킨다. 그래프는 조상이 자손을 생산할 수있는 잠재력을 변화시킬 수있는 다양한 환경을 보여줍니다. 크레딧 : Beerli

플로리다 주립 대학의 과학자들이 개발 한 정교한 새로운 분석 도구는 인구 유전학 연구의 새로운 시대를 맞이할 수 있습니다. 첨단 수학 전략을 통합 한이 모델은 연구자가 위험하고 빠르게 진화하는 질병 매개체의 확산과 분포를 조사하는 방법에 혁명을 일으킬 수 있습니다. 이 획기적인 연구는 박사후 수학자 Somayeh Mashayekhi와 전산 생물 학자 인 Peter Beerli (FSU의 과학 컴퓨팅 부서)의 학제 간 협력이었습니다. 그들의 연구 결과는 National Academy of Sciences 저널에 실 렸습니다 . "우리의 것은 집단 유전학에 대한 분수 계산의 첫 번째 응용 "이라고 Beerli 씨는 말했다. "이것은 병원균 과 싸우는 데 중요 할 수있는 양을 더 정확하게 추정하는 데 도움이 될 것 입니다." 분수 계산법의 소설 사용을위한 f-coalescent라고 불리는 팀의 모델은 n-coalescent라고 불리는 유사하지만 더 제한된 모델의 계보에서 따릅니다. 1982 년 영국의 수학자 존 킹맨 (John Kingman)에 의해 제안 된 n-coalescent는 과학자들이 현재 수집 된 자료를 사용하여 인구의 과거에 관한 통계적 진술을하도록 허용했다. "n-coalescent는 개인 간의 관계에 대한 회고 적 견해를 소개했다"고 Beerli는 말했다. 연구진은 인구 집단의 유전자 표본을 사용하여 그 집단 내 다른 유전자 변이의 기원에 대한 확률 론적 진술을 가능하게했다. 이로 인해 과학자들은 시간이 지남에 따라 종의 가변성을 형성하는 데 도움이되는 시나리오와 상호 작용에 대한 전례없는 엄격한 통찰력을 얻게되었습니다. 그러나 모든 획기적인 이론적 이점에 대해 n-coalescent는 하나의 주요한 장애물을 가지고있었습니다. 모델은 인구가 균질하다는 가정하에 운영되었습니다. 즉, 각 개인은 생존을 위협하는 동일한 역경과 경쟁 우위를 제공하는 동일한 이점을 사용하여 동일한 경험을 공유한다고 가정했습니다. 이것은 FSU 팀이 전임자에게 새로운 f-coalescent 발전을시키는 곳입니다. 그들의 모델은 특히 위치와 시간 간격에서 환경 이질성을 증가시킵니다. 이러한 허용은 서로 다른 유전 적 변이가 출현 할 때 더 명확한 그림을 산출하는데 도움이됩니다. 이는 다양한 환경에 따라 빠르게 진화하는 병원균 분석에 중요한 정보입니다. 그들의 연구에서 Beerli와 Mashayekhi는 향유 고래의 미토콘드리아 서열 데이터, 말라리아 기생충의 미토콘드리아 데이터와 H1N1 인플루엔자 바이러스 균주의 완전한 게놈 데이터의 3 가지 실제 데이터 세트에 f-coalescent를 적용했다. 그들은 환경 적 이질성 이 혹등 고래 자료에 거의 영향을 미치지 않았지만 인플루엔자와 말라리아 자료는 선택 압력의 변화로 인해 빠르게 진화하는 병원균을 평가할 때 이질성을 고려해야한다고 제안했다. "이질성은 족보에서 타이밍에 영향을 미친다"라고 Mashayekhi가 말했다,. "f-coalescent는 병원균의 분석에 중요한 변화로 이어질이 타이밍의 더 좋은 견적을 가져올 것이다." 연구진은 이러한 병원체의 다양성과 역동적 인 발달에 대한 우리의 이해를 향상시킬 유망한 새로운 방법을 제시하고 있지만 연구진은 인구 이동에 영향을 줄 수있는 많은 요인들을 설명하기 위해 모델을 더욱 넓힐 필요가 있다고 말했다. "우리는 우리의 이론을 단일 인구 이상으로 확대하고 이민을 모델에 포함시켜야한다"고 Beerli는 말했다. "그런 다음에 만 우리는 인플루엔자 또는 다른 진화하는 병원균의 분포 변화와 같은 문제를 공격 할 수 있습니다."

더 자세히 살펴보기 : 종의 발견을위한 유전체 도구가 종의 수를 산정하고, 생물 학자들이 주장한다. 추가 정보 : Somayeh Mashayekhi et al, 분수 유착제, 국립 과학 아카데미 회보 (2019). DOI : 10.1073 / pnas.1810239116 저널 참조 : 국립 과학 아카데미 회보 :에 의해 제공 플로리다 주립 대학 

https://phys.org/news/2019-03-tool-pathogens.html

 

 

.분자 모델링에 대한 새로운 접근 방식은 전자 공학을위한 새로운 유기 재료의 개발을 가속화 할 수 있습니다

2019 년 3 월 22 일, 아르곤 국립 연구소 앞으로 크기 조정 이 작업에서 사용 된 ANN-ECG 방법의 도식. 도식적 인 예는 섹시 (3- 메틸) 티 오펜에 대한 3- 비드 / 단량체 거친 입자 모델 매핑을 나타낸다. 크레디트 : 아르곤 국립 연구소

유기 전자 제품은 일반적으로 사용되는 무기 전자 제품에 비해 높은 비용 효율성과 다용도 성으로 기술에 혁명을 일으킬 잠재 성이 있습니다. 예를 들어, 회사의 유연성으로 인해 회사는 종이처럼 인쇄하거나 옷에 착용하여 착용 가능한 전자 제품을 사용할 수 있습니다. 그러나 그들은 전자 구조를 제어하기가 어렵 기 때문에 많은 산업 견인력을 얻지 못했습니다. 이 문제를 해결하기 위해 미국 에너지 부 (DOE) Argonne National Laboratory의 Maria Goeppert Mayer 연구원 인 Nick Jackson은 기계 학습을 사용하여 분자 모델을 만드는 더 빠른 방법을 개발했습니다. Jackson의 모델은 잠재적으로 전자 재료에 대한 잠재적 인 새로운 유기 재료의 검사를 획기적으로 가속화하며 재료 과학 연구의 다른 영역에서도 유용 할 수 있습니다. Argonne의 Maria Goeppert Mayer Fellow는 Nick Jackson은 "테트리스 게임과 비슷합니다. 유기 물질의 내부 구조는 전기 효율에 영향을줍니다. 이러한 재료를 생산하는 데 사용되는 현재의 제조 공정은 민감하며 구조는 매우 복잡합니다. 이것은 과학자들이 제조 조건에 근거하여 재료의 최종 구조와 효율을 예측하는 것을 어렵게 만든다. Jackson은 기계 학습을 사용합니다. 컴퓨터 학습은 명시 적으로 프로그래밍되지 않은 채 패턴을 학습하여 이러한 예측을 돕습니다. Jackson의 연구는 유기 전자 장치 용 재료를 조립하는 수단으로서 기상 증착 에 초점을두고 있습니다. 이 과정에서 과학자들은 유기 분자를 증발시키고 표면에서 서서히 응축되어 필름을 생성합니다. 특정 증착 조건을 조작함으로써 과학자들은 분자가 필름에 포장되는 방식을 미세하게 조정할 수 있습니다. 잭슨은 "테트리스와 같은 게임"이라고 말했다. "분자들은 다른 방향으로 방향을 잡을 수 있으며, 우리의 연구는 그 구조가 물질의 전자 특성에 어떻게 영향을 미치는지를 결정하는 것을 목표로한다." 필름 내의 분자들의 패킹은 물질의 전하 이동성에 영향을 미치며, 이는 전하가 그 내부에서 얼마나 쉽게 움직일 수 있는지를 나타낸다. 전하 이동성은 소자로서의 물질의 효율에서 중요한 역할을한다. 이 관계를 연구하고 장치 성능을 최적화하기 위해 Jackson 팀은 기상 증착 프로세스에 대한 매우 상세한 컴퓨터 시뮬레이션을 실행합니다. "우리는 나노 크기의 길이와 시간 스케일에서 각 분자 주위의 모든 전자의 거동을 시뮬레이션하는 모델을 가지고 있습니다. 그러나이 모델은 계산 집약적이므로 실행하는 데 오랜 시간이 걸립니다." 수백만 개의 분자를 포함하는 전체 장치의 포장을 시뮬레이트하기 위해 과학자들은 개별적이 아닌 분자 그룹에서 전자의 거동을 설명하는 계산적으로 저렴하고 거친 모델을 개발해야합니다. 이러한 거친 모델은 계산 시간을 몇 분에서 몇 분으로 단축 할 수 있지만, 어려운 모델은 실제 결과를 실제로 예측할 수 있도록 해줍니다. Jackson은 기계 학습 알고리즘을 사용하여 세부 모델과 거친 모델 간의 관계를 밝힙니다. "나는 내 손을 떨어 뜨리고 거친 묘사와 결과물 인 내 시스템의 전자적 특성 사이의 관계를 퇴보하는 기계 학습에 맡겨야한다"고 잭슨은 말했다. 인공 신경망과 역 전파 (backpropagation) 라 불리는 학습 과정을 사용하여 기계 학습 알고리즘은 거친 모델에서보다 상세한 모델을 외삽하는 법을 배웁니다. 모델 사이에서 발견되는 복잡한 관계를 사용 하여 세부 모델이 예측할 때 거친 모델 을 사용하여 재질의 동일한 전자 특성을 예측하도록 자체 교육합니다 . "우리는 여전히 값 비싼 모든 특성을 재현하는 저렴한 모델을 개발하고 있습니다."라고 Jackson은 말했습니다. 그 결과 거친 모델은 과학자들이 이전보다 2 ~ 3 배 더 많은 포장 배열을 스크리닝 할 수있게합니다. 거친 모델의 분석 결과는 실험자가 고성능 소재 를보다 신속하게 개발하는 데 도움이 됩니다. 잭슨이 시카고 대학 교수이자 Argonne 수석 과학자 인 Juan de Pablo에서 임명 된 직후 그는 기계 학습에 대한 연구를 가속화 할 생각을 가졌습니다. 그는 Venkatram Vishwanath, Data Sciences 및 Workflow 팀 리더와 Argonne Leadership Computing Facility, DOE Office of Science User Facility를 협력하여 실험실의 고성능 컴퓨팅 기능을 활용했습니다. 재료 과학자들은 분자 구조와 소자 성능 사이의 관계를 찾기 위해 기계 학습 을 사용 했지만 Jackson의 접근 방식은 길이와 시간이 다른 모델 간의 상호 작용을 향상 시킴으로서 가능합니다. "물리학 분야에서 연구자들은 시스템의 성질을 더 거친 관점에서 이해하고 가능한 한 많이 단순화 할 수있는 자유도를 줄이려고 노력합니다."라고 Jackson은 말했습니다. 이 연구의 목표는 증기 증착 유기 전자를 스크리닝하는 것이지만, 많은 종류의 폴리머 연구 및 단백질 과학 분야에서도 응용 가능성이있다. "미세하고 거친 모델 사이를 보간하려고하는 모든 것"이라고 그는 덧붙였습니다. 광범위한 응용 프로그램 외에도 Jackson의 발전은 유기 전자 제품 을 산업적으로 발전시키는 데 도움이 될 것 입니다. Jackson 교수의 접근 방식 인 "감독 된 기계 학습의 거친 결의안의 전자 구조"라는 제목의 논문은 3 월 22 일 Science Advances 에 게시되었습니다 .

더 자세히 살펴보기 : 연구원은 기계 학습을 사용하여 주요 커패시터 물질을보다 신속하게 분석합니다. 자세한 정보 : "감독 된 기계 학습에서 나온 거친 해상도의 전자 구조" Science Advances (2019). advances.sciencemag.org/content/5/3/eaav1190 저널 참조 : 과학 진보 :에 의해 제공 아르곤 국립 연구소 (Argonne National Laboratory)

https://phys.org/news/2019-03-approach-molecular-materials-electronics.html

 

 

.연구원은 염증을 줄이기위한 새로운 메커니즘을 밝힙니다

에 의해 UT 사우스 웨스턴 의료 센터 Neal Alto 박사. 신용 : 유타 남서부

남서부 연구진은 만성 감염에 잠재적으로 생명을 위협하는 면역 반응을 억제하기 위해 게이트 키퍼 역할을하는 두 가지 단백질을 확인했다. 단백질 ( 전사 인자 SIX1 및 SIX2) 은 태아 발달에 필요한 세포 경로를 활성화 하고 나중에 성인 면역 시스템 세포에서 이러한 경로를 억제하는 새로운 역할로 전환합니다. 이번 연구 결과는 Nature에 오늘 발표되었다 . "이 연구는 패 혈성 쇼크와 같이 통제되지 않는 염증과 관련된 조직 손상 을 제한하는 데 필요한 분자 성분에 대한 통찰력을 제공하며 암 세포 가 종양 기원 동안 타고난 면역계를 어떻게 억제 하는지를 보여줍니다 ."라고 Neal Alto 교수는 말했다. UT 남서부 및 해당 연구의 저자. 전사 인자는 유전자를 활성화 (활성화)하거나 해제 (억제)하기 위해 DNA의 특정 영역에 결합하는 단백질입니다. "놀라운 발견 중 하나는 조직과 장기의 발달에 필수적인 전사 활성제가 면역계에서 전사 억제 자로 용도가 변경되었다는 것입니다. 전사 인자는 다양한 단계에서 다르게 사용될 수 있지만, 성인 면역 세포에서 태아의 전사 인자가 드물다 "고 말했다. 알로 박사는 미생물 Pathogenesis에서 Lorraine Sulkin Schein 기증 교수 학위를 받았다. 알토 박사는 유타 남서부 대통령 학자이자 Rita C.와 William P. Clements, Jr. Scholar Medical Research의 학자이기도합니다. 그는이 연구가 신약 개발에 중요 할 수있는 염증 조절을위한 새로운 경로를 제공한다고 덧붙였다. 또한 암세포가 화학 요법 내성을 어떻게 유발하는지 설명 할 수도 있습니다.

Zixu Liu 박사. 신용 : 유타 남서부

연구진은 두 단백질이 염증과 관련된 유전자에 결합 할 때 억제 작용을 보였다. 특히, SIX1과 SIX2는 만성 염증 상태에서 발생할 수있는 사이토킨 폭풍과 같은 잠재적으로 생명을 위협하는 상태와 관련된 손상을 방지하기 위해 신체의 면역 반응 을 약화시키는 것으로 나타났다 . "인체의 면역 세포 와 활성제 (사이토 카인)가 독감과 같은 건강 위협에 과잉 반응을 보일 때 사이토킨 폭풍이 발생할 수 있습니다 ."라고 그는 설명했다. 트랜스 제닉 마우스 실험에서 성인에서 SIX1의 발현이 그람 음성 박테리아에 의해 방출 된 독소에 노출 된 후 거의 완전한 회복을 가져옴 으로써 사이토 카인 폭풍을 일으킬 수 있음이 밝혀졌습니다. 2 개의 6 개의 단백질은 림프 기관의 발달, 면역계의 항체 생성 B 세포의 성숙 및 발달에 도움이되는 신호 전달 계단 (signaling cascade) 인 이른바 비정상적인 NF-κB 경로의 반응을 저해하는 것으로 보인다. 뼈 세포. 동일한 경로가 성인기의 신체 면역 방어에 관여합니다. 초기에는 박테리아와 바이러스에 중점을 두었던이 연구는 약물 치료에 대한 암세포 저항성의 메커니즘을 밝혀 주었다고 알토 박사는 말했다. 일련의 실험에서 팀은 치료 저항성이있는 비소 세포 폐암 환자에서 유래 된 암세포 가 높은 수준의 SIX1과 SIX2 단백질을 발현 한다는 것을 발견했다 . 과학자들은 암 만들고,이 두 단백질을 생산하는 유전자를 제거 CRISPR-Cas9 유전자 편집 기술을 사용하여 세포를 SMAC의 유사체라는 유망한 약물 클래스에 크게 민감. "요약하면, 우리는 6 개의 계열 전사 인자가 비논리적 NF-κB 경로 활성화에 대한 반응으로 염증 유전자의 활성을 조절하는 면역 학적 게이트 키퍼로서 기능한다는 것을 확립했다. "이러한 결과는이 경로의 파괴가 암을 포함한 인간 질병의 병인에 중요한 영향을 미칠 수 있음을 보여줍니다."

추가 탐색 과학자들은 암에 대한 면역 반응을 일으키는 세포를 좁히고있다. 더 자세한 정보 : Zixu Liu 등, NIK-6 시그널링 축은 비표준 NF-κB, Nature (2019)의 표적 침묵으로 염증을 조절 한다. DOI : 10.1038 / s41586-019-1041-6 에 의해 제공 UT 사우스 웨스턴 의료 센터

https://medicalxpress.com/news/2019-03-mechanism-inflammation.html

 

 

 

.우리는 양자 터널링에서 획기적인 '속도 테스트'를 수행했으며, 여기에 흥미 진진한 이유가 있습니다

2019 년 3 월 19 일 U. Satya Sainadh, The Conversation , 미래 기술은 오늘날 양자 세계에 대한 우리의 이해를 발전시킬 것입니다. 신용 : Shutterstock / PopTika

 

상황이 매우 작은 양자 규모의 것들을 다룰 때, 우리의 일상적 경험과 비교할 때 세상은 아주 희미하고 기괴합니다. 예를 들어, 우리는 일반적으로 견고한 벽을 걸을 수 없습니다. 그러나 양자 규모에서 , 입자가 겉으로는 극복 할 수없는 장벽을 만날 때, 때로는 양자 터널링 ( quantum tunneling)으로 알려진 과정을 통과 할 수 있습니다 . 그러나 입자가 얼마나 빨리 장벽을 통과 할 수 있는지는 언제나 수수께끼였습니다. Nature에서 오늘 발표 된 연구 에서 우리는 문제의 일부를 해결했습니다. 왜 그렇게 중요한가요? 그것은 우리의 가정, 직장 또는 다른 곳에서 볼 수있는 미래의 기술에 영향을 미칠 수있는 돌파구입니다. 반도체, 스마트 폰의 LED 스크린 또는 레이저와 같은 오늘날의 많은 기술 은 양자 세계 에서 일하는 방식에 대한 우리의 이해를 기반으로합니다 . 따라서 우리가 더 많이 배울수록 더 많이 개발할 수 있습니다. 터널링으로 돌아 가기 대한 양자 입자 우리는 그들이 장벽을 통해 터널, 우리는 물리적 인 장애물을 참조하지 않는 수 있다고 전자와 같은,하지만 에너지의 장벽. 터널링은 전자의 파동 특성 때문에 가능합니다. 양자 역학은 모든 입자에 웨이브 특성을 할당하므로 소리가 벽을 통과하는 것처럼 웨이브가 장벽을 통해 전파 할 수있는 가능성이 항상 있습니다. 반 직관으로 들릴지 모르지만 , 이것은 과학자들이 원자 분해능으로 이미지를 만들 수있는 주사 터널 현미경 과 같은 기술에서 이용되고 있습니다 . 이것은 핵융합과 광합성과 같은 생물학적 과정에서도 자연적으로 관찰됩니다.

 

양자 세계에서는 사물이 다르게 행동합니다. 크레딧 : Shutterstock / VectorMine

양자 터널 현상의 현상은 잘 연구되고 이용되었지만 물리학 자들은 여전히 ​​그것의 역학에 관해서는 완전히 이해하지 못했다. 터널링의 역 동성을 활용할 수 있다면 (예를 들어 더 많은 정보를 전달하는 데 사용) 미래의 양자 기술에 대한 새로운 핸들을 제공 할 수 있습니다. 터널 속도 테스트 이 목표를 향한 첫 번째 단계는 터널링 프로세스의 속도를 측정하는 것입니다. 측정과 관련된 시간 척도가 매우 작기 때문에 이것은 단순한 위업이 아닙니다. 에너지 장벽의 경우, 수십억 분의 1 미터 크기의 실험에서 일부 물리학 자들은 터널링 프로세스가 약 100 억 attoseconds (1 억 attosecond는 10 억분의 1 초)가 걸릴 것이라고 계산했습니다. 원근법에 물건을 넣으려면 아토초가 1 초로 늘어나면 2 초가 우주의 나이와 같습니다. 예상 시간은 매우 작아서 이전에 사실상 즉시 처리 된 것으로 추정됩니다. 따라서 우리 실험을 위해서는 엄청난 정확성과 정확성으로 이러한 이벤트를 시간을 기록 할 수있는 시계가 필요했습니다. 초고속 레이저 시스템 의 기술적 발전 으로 그리피스 대학 (Griffith University)의 호주 역학 연구 센터 (Atosecond Science Facility, Quantum Dynamics 센터)에서 이와 같은 시계를 구현할 수있었습니다. 실험에서 시계는 기계적 또는 전기적이지 않습니다. 오히려 그것은 초고속 레이저 펄스의 회전 전기장 벡터입니다. 빛은 전기장과 자기장이 빠른 속도로 변화하는 전자기 복사입니다. 우리는 원자 수소에서 터널링을 유도하기 위해이 급변하는 현장을 사용했고, 끝나는 시점을 측정하기위한 초시계로 사용했습니다. 

미래 기술은 오늘날 양자 세계에 대한 우리의 이해를 발전시킬 것입니다. 신용 : Shutterstock / PopTika

얼마나 빠릅니까? 원자 수소 (단순히 하나의 전자와 하나의 양자의 결합 쌍)를 사용하면 다른 원자에서 발생하는 합병증을 피할 수 있으므로 결과를 분명히 비교하고 해석하기가 더 쉽습니다. 우리가 측정 한 터널링 시간은 1.8 attosecond 이하로, 일부 이론보다 훨씬 작았 다. 이 측정은 터널링 역학에 대한 우리의 이해를 심각하게 재검토해야합니다. 다양한 이론은 터널링 시간 범위를 0에서 100 억 초로 추정했으며 단일 이론적 추정치가 옳은 물리학 자 사이에는 합의가 이루어지지 않았습니다. 불일치의 근본적인 이유는 양자 역학 에서의 시간의 개념에 있습니다 . 양자 불확실성 때문에 입자가 장벽으로 들어 오거나 출현하는 시간에 절대 확실성이있을 수 없습니다. 그러나 단순한 시스템에서 정확한 측정을 사용하여 우리와 같은 실험을하면 우리는 그러한 시간에 대한 우리의 이해를 정제 할 수 있습니다 다음 기술 기술 세계에서의 양자 도약은 근본적인 과학 탐구에 종종 뿌리를두고 있습니다. 중첩 및 얽힘과 같은 많은 양자 기능을 통합하는 미래의 양자 기술은 기술자들이 "두 번째 양자 혁명"이라고 부르는 것으로 이끌 것입니다. 단일 양성자와 단일 전자를 사용하여 가능한 가장 단순한 원자 터널링 사건의 양자 역학을 완전히 이해함으로써, 특정 유형의 이론이 다른 유형의 이론이 실패한 정답을 제시하는 데 의존 할 수 있음을 보여주었습니다. 이것은 우리에게 어떤 이론이 다른 복잡한 시스템에 적용되는지에 대한 확신을줍니다. 아토초 스케일의 측정은 미래의 양자 기술에 대한 추가 차원을 추가 할뿐만 아니라 양자 룸의 코끼리를 이해하는 데 근본적으로 도움이 됩니다 . 시간 은 무엇 입니까?

더 자세히 알아보기 : 전자를 터널로 보내는 데 얼마나 걸립니까? 제공 : The Conversation 

https://phys.org/news/2019-03-breakthrough-quantum-tunnelling.html

 

 

.메타 표면의 대량 생산

2019 년 3 월 18 일 과학 기술 연구기구 (A * STAR), 싱가포르 메타 표면의 대량 생산 메타 표면의 나노 기둥

배열은 각각 I, M 및 E 문자를 빨간색, 녹색 및 파란색으로 표시합니다. 크레딧 : Ref 1, 광학 협회 (OSA) 서브 파장 구조를 가진 플랫 광학 디바이스의 대량 생산은 곧 A * STAR의 연구원이 개발 한 메타 표면 제작 기술 덕분에 현실화 될 수있다. Metasurfaces는 가시적 인 빛의 파장보다 작은 크기와 간격으로 작은 개별 모양으로 덮인 합성 2 차원 재료입니다. 이 '서브 파장 (sub-wavelength)'구조는 과학자들이 광선 의 전파 모양이나 파면을 정확하게 제어 할 수있게 합니다. 이와 같이 메타 표면 은 고해상도 이미징 및 컬러 인쇄 에서부터 빛의 양극화 제어에 이르기까지 많은 분야에서 기대됩니다 . 그러나, 정교한 표면의 대량 생산은 그와 같은 정확한 패턴을 실현하는 복잡성으로 인해 어려움이 입증되었습니다. 이제 Ting Hu와 그의 동료들은 A * STAR의 마이크로 전자 공학 연구소 (Institute of Microelectronics, IME)에서 반도체 제조의 기존 기술을 도입하여 실리콘 기반의 메타 표면을 구축하는 방법을 개발했습니다. 새로운 메타 표면 디자인은 고해상도 빨강 - 녹색 - 파랑 (RGB) 컬러 디스플레이를 생성 할 수 있습니다. 지금까지는 전자 표면 리소그래피 (EBL) 를 통해 주로 메타 표면이 제작되었지만 대량 생산 에는 적용 할 수 없습니다 . Hu는 다음과 같이 설명합니다. "EBL을 사용하면 집속 된 전자빔이 메타 표면 기판을 따라 단계적으로 천천히 움직입니다. 수십억 ~ 수십억 개의 요소가있는 표면은 EBL을 통해 패턴 화하는 데 오랜 시간이 걸립니다. 우리는보다 빠르고 효율적인 패턴 화 방법을 원했습니다 . " 후 주석과 팀 은 전자 부품에 패턴을 에칭하기 위해 오랫동안 사용 되어온 ' 침지 리소그래피 (immersion lithography) ' 에 대한 기술을 기반으로했습니다 . 다중 노출을 사용하면 복잡한 패턴을 구축 할 수 있습니다. 연구자들은 12 인치 디스플레이 표면에 조립 된 작은 픽셀 블록에 디자인을 형성하기 위해 플라즈마 에칭을 한 후 실리콘 기판에 대한 초기 패턴 화에 자외선 기반 (UV) 리소그래피를 사용했습니다 (이미지 참조). "우리의 UV 리소그래피 도구는 30 분 이내에 설계된 장치로 전체 12 인치 웨이퍼를 패턴화할 수있는 스캐너입니다. "우리는 metasurface의 나노 필러 어레이의 물리적 크기를 정확하게 표현하여 환상적인 결과를 보여주었습니다. 예를 들어 I, M 및 E 글자를 각각 빨강, 초록 및 파랑으로 표시 할 수 있습니다." Hu와 팀은 나노 구조 배열의 광 산란 및 결함으로 인한 손실을 최소화하기 위해 디자인을 최적화하고 식각 공정을 개선하기를 희망합니다. 또한 얼굴 인식 기술에 잠재적 인 용도로 사용할 수있는 평평하고 가벼운 '메타 - 렌즈'및 도트 프로젝터를 실현하기 위해 노력하고 있습니다.

더 자세히 살펴보기 : 편파를 회전시키는 전자적으로 조정 가능한 메타 표면 자세한 정보 : Ting Hu 외. 12 인치 실리콘 웨이퍼 인 Optics Express (2018) 에 이머젼 리소그래피를 통한 컬러 디스플레이 메타 표면의 데모 . DOI : 10.1364 / OE.26.019548 저널 참조 : Optics Express 제공 기관 : 싱가포르 과학 기술 연구원 (A * STAR), 싱가포르 

https://phys.org/news/2019-03-mass-metasurfaces.html

 

 

.연구는 압력에서 유도 된 초전도 전이를 조사합니다

2019 년 3 월 20 일, Ingrid Fadelli, Phys.org 기능 , 왼쪽 이미지는 Li6P 화합물의 원자 구조를 보여 주며, 오른쪽에는 전자 전하 밀도가 그려져 있으며, 격자 간판에서의 전자 위치 파악은 빨간색으로 볼 수 있습니다. 신용 : Zhao 외.

중국 북동 사범 대학 (Northeast Normal University)과 스페인의 바스크 (Basque) 대학의 연구원은 최근 초전도 물질의 초전도 전이를 연구하는 연구를 수행했다. 연구진은 압력 유도 된 안정적인 Li 6 P가 첫 번째 원리 군집 구조 계산에 의해 확인되어 상당히 높은 초전도 전이 온도를 갖는 초전도체가 될 수 있음을 관찰했다 . "초전도 재료의 광범위한 응용 가능성을 고려할 때, 고온 초전도체에 대한 이해는 응축 물질 물리에서 핵심적인 과학적 도전 과제이다"라고이 연구를 수행 한 두 연구자 인 Aitor Bergara와 Yang Guochun은 Phys.org에 다음과 같이 말했다. 이메일. 전기 분해는 대부분의 전자가 결정의 간극 영역에 존재하고 음이온처럼 행동하는 이온 화합물 입니다. 구조적 특이성 때문에, 이들 화합물은 흥미로운 물리적 특성을 갖는다. 예를 들어, 틈새 전자의 크기와 분포는 화학 조성이나 압력과 같은 외부 조건을 조정하여 효과적으로 조절할 수 있습니다. 전반적으로, 전기 분해는 매우 열악한 초전도체이다. 예를 들어, 정 전형의 전자석 [Ca 24 Al 28 O 64 ] 4+ (4e - ) 4 의 실험적으로 관찰 된 초전도 전이 온도 는 ~ 0.4K 이다. 반면에, 고압 하에서, 알칼리 금속은 쉽게 외부 궤도 전자를 잃어서 전해액을 형성 할 수있다. "흥미롭게도 압력 유도 리튬 (Li) 전기 분해는 금속이다"고 Bergara와 Yang은 말했다. "게다가, 인 (P)는 온건 한 전기 음성도를 나타내어, Li가 풍부한 Li-P 화합물에서 일부 전자를 잡아낼 수 있으며 나머지 전자는 간질 영역에 남아있을 수있다. Li와 P의 비율을 변화시켜 격자 간 전자의 형태를 조절할 수 있기 때문에 새로운 전자 특성을 갖는 화합물을 얻을 수있다. 예를 들어, Li 6 P electride는 초전도 전이 온도가 39.3 K, 현존하는 기록들을 깨뜨렸다. " 재료의 원자 구조를 첫 번째 원칙 (성분에만 기초 함)으로 예측하는 것은 매우 어려운 작업입니다. 일반적으로 다차원 에너지 표면 격자 (multidimensional energy surface lattice)에서 엄청난 수의 에너지 최소치를 분류해야합니다. 최근 몇 년 동안 연구자들은이 과정을 가속화 할 수있는 몇 가지 계산 방법을 도입했으며, 그 중 하나는 CALYPSO라고 불립니다. "우리의 연구에서 우리는 Yanming Ma와 Jilin 대학의 동료들에 의해 개발 된 칼립소 프로그램을 사용했다.이 칼립소 프로그램 은 우선 결정 구조를 결정하기 위해 입자 군 최적화 알고리즘을 구현하고 단지 시작 입력으로 Li : P 비율과 압력을 고정시키고, "Bergara와 Yang은 설명했다. 일단 가장 안정된 구조가 확인되면 우리는 그들의 물리적 성질을 특성화했다. 예를 들어 McMillan-Allen-Dynes 근사법에서 초전도 특성을 탐구했다. " 그들의 연구에서 Bergara, Yang과 그의 동료들은 압력 유도 된 안정한 Li 6 P electride가 39.3K의 예측 된 초전도 전이 온도를 갖는 초전도체가 될 수 있다고보고했다 . 지금까지 알려진 것으로 알려져있다. 그들은 화합물의 틈새 전자 (dumbbell-like connected electride states)가이 초전도 전이에서 지배적 인 역할을한다는 것을 발견했다. "우리의 예측은 초전도 물질의 초전도 전이 온도 기록을 깨뜨릴뿐만 아니라 이러한 물질에 대한 더 나은 이해를 가능하게합니다"라고 Bergara와 Yang은 말했습니다. 연구자들의 예측에 따르면, 예컨대 리튬과 같은 다른 리튬 풍부한 인화물, 5 P, 리튬 (11)을 P (2) , 리튬 1 5P (2) 및 리튬 (8) P도 electrides 초전도 될 수 아직 T의 C가 낮은 것으로 예상된다. Bergara, Yang과 그의 동료에 의한이 최근의 연구는 유사한 이원 화합물에서 고온 초전도를 탐구하는 더 많은 연구를위한 길을 열 수 있었다. "우리는 초전도 전해질에 대한 연구가 막 시작된 ​​것"이라고 Bergara와 Yang은 말했다. " 고압 하에서 특히 초전도 화합물의 초전도 메커니즘 분석과 같은 많은 연구 가 필요합니다.이 기사에서 살펴본 바와 같이 이러한 초전도 재료를 설계하는 효과적인 방법은 금속 전기 분해를 탐구하는 것입니다 약한 전기 음성 성분과 강한 전기 양성 성분 사이에 형성된 화합물. "

추가 정보 : 초전도 재료의 새로운 전이 온도 추가 정보 : Ziyuan Zhao 외. Electride Li6P에서 예측 된 압력 유도 초전도 전이, Physical Review Letters (2019). DOI : 10.1103 / PhysRevLett.122.097002 Yanchao Wang et al. 파티클 득실 최적화를 통한 결정 구조 예측, Physical Review B (2010). DOI : 10.1103 / PhysRevB.82.094116 저널 참조 : 물리적 검토 편지 물리적 검토 B 

https://phys.org/news/2019-03-pressure-induced-superconducting-transition-electrides.html

 

 

ATLAS 실험은 3 개의 거대한 벡터 보존 생산물의 증거를 발견합니다

2019 년 3 월 22 일, ATLAS 실험 ,  데이터는 2 개의 제트의 불변 질량 분포에 대한 예상과 비교됩니다. 신호 (VVV, 노란색)는 측정 된 값으로 조정됩니다. 크레디트 : ATLAS 협업 / CERN

CERN의 ATLAS 실험 은 대형 Hadron Collider (LHC)에서 양성자 - 양성자 충돌시 3 개의 W 또는 Z 보손의 동시 생성에 대한 증거 를 방금 발표했습니다 . W와 Z 보손은 약한 힘의 중재자 입자로 4 개의 알려진 근본적인 힘 중 하나이며 방사능 현상과 우리 태양의 열 핵 과정에 필수적인 성분을 담당합니다. 탐험을위한 새로운 창 새로운 ATLAS 결과는 ATLAS가 2015-2017 년 13TB의 충돌 에너지로 수집 한 데이터를 기반으로합니다. 그것은 4 표준 편차의 중요성을 가진 "tri-boson"사건의 증거를 제공합니다. 이 표시는 보손이 약한 수십 년의 역사에서 가장 최근의 장이다. W 및 Z 보손은 CERN의 양성자 - 반 프로톤 충돌 자에서 1983 년에 발견되었다. 1996 년 CERN의 대형 전자 - 양전자 (LEP) 충돌기 에서 두 개의 보손이있는 사건이 처음 발견되었으며 그 직후 ZZ 사건이 발견되었습니다. 그로부터 10 년 후, WW, WZ 및 ZZ 이벤트가 Fermilab의 Tevatron 충돌기 에서 관찰되었습니다 . diboson 이벤트의 큰 비율은 현재 LHC에서 생성되어 정확한 측정이 가능합니다. 희귀 한 tri-boson 생산 공정은 입자 물리학의 표준 모델에 의해 예측됩니다. 이들의 생산에는 미지의 입자 또는 세력으로부터 가능한 기여에 민감한 소위 3 중 및 4 차 게이지 보손 커플 링 (boson coupling)이라는 약한 보손 (boosons) 간의 자기 상호 작용이 포함된다. 

 

WWW에서 두 가지 측정 (표준 모델 예측으로 정규화)과 WVZ 채널에서 두 가지를 조합하여 다른 수의 렙톤이있는 최종 상태로 만듭니다. 크레디트 : ATLAS 협업 / CERN

약한 보손은 불안정하기 때문에, 이들은 렙톤 쌍 (보이지 않는 중성미자 포함)이나 쿼크 (quark)에 대한 붕괴를 통해 탐지기에서 재구성된다. 후자는 "제트 (jet)"라고 불리는 입자의 스프레이를 형성한다. ATLAS의 물리학 자들은 3 개의 보손 ( "WWW")이있는 이벤트와 하나의 W 보손, 하나의 Z 보손 및 다양한 종류의 세 번째 보존이있는 이벤트를 포함하여 다양한 붕괴 모드와 다양한 유형의 트라이 보 손 생산을 결합했습니다. 후자는 "V"가 "W 또는 Z"의 축약어 인 "WVZ"이벤트로 알려져 있습니다. "WWW"이벤트를 검색하기 위해 ATLAS 물리학 자에 의해 사용 된 한 기술은 계산 된 두 개의 제트의 불변 질량을 사용하고 이것을 W 보손의 질량과 비교했습니다 (그림 1). 이것은 그들이 제트기가 W 보손 부패의 결과인지 여부를 결정할 수있게했다. 이러한 기술은 수십 년 동안 물리학 자들에 의해 사용되어왔다 (2012 년 힉스 보존 발견 포함). 반면에 WVZ 분석은 tri-boson 이벤트를 확인하기 위해 기계 학습 기술을 사용합니다. BDT (boosted decision tree) 형태의 여러 다 변수 알고리즘은 tri-boson 생산에서 비롯된 데이터의 이벤트와 다른 표준 모델 프로세스에서 발생하는 이벤트를 파악하기 위해 교육되었습니다. 렙톤의 모멘트, 전반적인 운동량 불균형 및 제트의 수와 같은 다양한 이벤트 특징을 고려함으로써 BDT는 데이터의 출처를 (인간보다 효율적으로) 추론 할 수 있습니다. 궁극적으로 BDT는 일부 데이터를 WVZ 생산에서 유래 한 것으로 확인했습니다. 결과적으로 ATLAS 측정 결과 (그림 2)는 표준 모델 예측과 일치하여 입자 물리학에 대한 이해에서 퍼즐을 한 번 더 제공합니다.

더 자세히 살펴보기 : 초소형 '약한 광선 검'을 통해 상호 작용하는 것으로 관찰 된 쿼크 추가 정보 : ATLAS 검출기 (STDM-2017-22)와의 양성자 - 양성자 충돌에서 3 개의 방대한 벡터 보손 생성에 대한 증거 : atlas.web.cern.ch/Atlas/GROUPS ... PAPERS / STDM-2017-22 / 제공 : ATLAS 실험 

https://phys.org/news/2019-03-atlas-evidence-massive-vector-boson.html#nRlv

 

 

A&B, study(laboratory evolution, mainhotspot project)

B/http://www.mdpi.com/2072-4292/10/8/1261
A/https://www.nature.com/articles/s41598-018-28963-0