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研究人员利用机器学习将光学传感器灵敏度提高到单分子水平

导读: 纳米结构的几何形状只要满足特定条件,并匹配入射光的波长,就能够大幅提高光学传感器的灵敏度。这是因为局部纳米结构可以极大地放大或减少光的电磁场。

纳米结构的几何形状只要满足特定条件,并匹配入射光的波长,就能够大幅提高光学传感器的灵敏度。这是因为局部纳米结构可以极大地放大或减少光的电磁场。据麦姆斯咨询报道,由Christiane Becker教授领导的HZB(德国亥姆霍兹国家研究中心联合会)青年研究组“Nano-SIPPE”正致力于开发这类纳米结构。计算机模拟是进行这类研究的一种重要工具。来自Nano-SIPPE团队的Carlo Barth博士现在已经使用机器学习确定了纳米结构中最重要的场分布模式,并因此首次很好地解释了实验结果。

纳米结构上的量子点

该团队研究的光子纳米结构由具有规则孔状图案的硅层组成,其上覆有由硫化物制成的量子点涂层。激光激发后,接近局部场放大的量子点,比在无序表面上发出了更多的光。这能够在经验上证明激光如何与纳米结构相互作用。

计算机模拟显示了在激光激发后,电磁场如何在具有孔状图案的硅层中分布。如上图所示,形成了具有局部场最大值的条纹,因而量子点能够特别强烈地发光。

利用机器学习发现了十种不同的模式

为了系统地记录当纳米结构的各个参数发生变化时会发生什么,Barth利用在柏林Zuse研究所开发的软件计算了每个参数集的三维电场分布。然后,Barth基于机器学习,通过其他计算机程序分析了这些海量数据。

“计算机搜索了大约45000条数据记录,并将它们分成了大约十种不同的模式,”他解释说。最后,Barth和Becker成功地确定了其中三种基本模式,在这三种基本模式下,光电磁场在纳米孔的各个特定区域被放大了。

展望:探测单个分子,例如:癌症标志物

这使得基于激发放大的光子晶体膜可以针对几乎任何应用进行优化。这是因为根据不同的应用,例如,一些生物分子会优先沿着纳米孔的边缘积聚,另一些生物分子则在纳米孔之间的平台区域积聚。

利用合适的几何形状和准确的光激发,可以在所需分子的附着位置处,精确地产生最大电场放大。其应用广阔,例如,这能够使癌症标志物光学传感器的灵敏度提高到单个分子水平。

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