L’usinage de précision produit de minuscules cubes guidant la lumière pour faire progresser les technologies de l’information


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  • En forant avec le faisceau d’un microscope électronique, les scientifiques du laboratoire national d’Oak Ridge du ministère de l’Énergie ont usiné avec précision de minuscules cubes électriquement conducteurs qui peuvent interagir avec la lumière et les ont organisés en structures à motifs qui confinent et relaient le signal électromagnétique de la lumière. Cette démonstration est une étape vers des puces informatiques potentiellement plus rapides et des capteurs plus perceptifs.

    La magie apparente de ces structures vient de la capacité de leurs surfaces à supporter des ondes collectives d’électrons, appelées plasmons, avec la même fréquence que les ondes lumineuses mais avec un confinement beaucoup plus serré. Les structures guidant la lumière sont mesurées en nanomètres, ou milliardièmes de mètre – 100 000 fois plus fines qu’un cheveu humain.

    « Ces systèmes de cubes à l’échelle nanométrique permettent un confinement extrême de la lumière à des endroits spécifiques et un contrôle réglable de son énergie », a déclaré Kevin Roccapriore de l’ORNL, premier auteur d’une étude publiée dans la revue Petit. « C’est un moyen de connecter des signaux avec des échelles de longueur très différentes. »

    L’exploit peut s’avérer critique pour l’informatique quantique et optique. Les ordinateurs quantiques codent les informations avec des bits quantiques, ou qubits, déterminés par un état quantique d’une particule, tel que son spin. Les qubits peuvent stocker de nombreuses valeurs par rapport à la valeur unique stockée par un bit classique.

    La lumière – un rayonnement électromagnétique qui se propage par des particules élémentaires sans masse appelées photons – remplace les électrons en tant que messagers dans les ordinateurs optiques. Parce que les photons voyagent plus vite que les électrons et ne génèrent pas de chaleur, les ordinateurs optiques pourraient avoir des performances et une efficacité énergétique supérieures aux ordinateurs classiques.

    Les technologies futures pourraient utiliser le meilleur des deux mondes.

    « La lumière est le moyen préféré de communiquer avec les qubits, mais vous ne pouvez pas y connecter directement des contacts », a déclaré l’auteur principal Sergei Kalinin de l’ORNL. « Le problème avec la lumière visible est que ses longueurs d’onde vont d’environ 380 nanomètres pour le violet à environ 700 nanomètres pour le rouge. C’est trop grand parce que nous voulons fabriquer des appareils de seulement quelques nanomètres. Ce travail vise à créer un cadre pour faire avancer la technologie au-delà La loi de Moore et l’électronique classique. Si vous essayez de mettre « léger » et « petit » ensemble, c’est exactement là que la plasmonique entre en jeu. »

    Et s’il y a un grand avenir dans la plasmonique, la réalisation dirigée par l’ORNL peut aider à surmonter une inadéquation de la taille du signal qui menace l’intégration de composants constitués de différents matériaux. Ces composants hybrides devront « se parler » dans les dispositifs optoélectroniques de prochaine génération. La plasmonique peut combler l’écart.

    Les phénomènes plasmoniques ont d’abord été observés dans les métaux, qui sont conducteurs en raison de leurs électrons libres. L’équipe de l’ORNL a utilisé des cubes constitués d’un semi-conducteur transparent qui se comporte comme un métal, l’oxyde d’indium dopé à l’étain et au fluor.

    Le fait que le cube soit un semi-conducteur est la clé de son accordabilité énergétique. L’énergie d’une onde lumineuse est liée à sa fréquence. Plus la fréquence est élevée, plus la longueur d’onde est courte. Les longueurs d’onde de la lumière visible apparaissent à l’œil humain sous forme de couleurs. Parce qu’un semi-conducteur peut être dopé – c’est-à-dire qu’une petite impureté peut être ajoutée – sa longueur d’onde peut être décalée sur le spectre.

    Les cubes de l’étude mesuraient chacun 10 nanomètres de large, ce qui est beaucoup plus petit que la longueur d’onde de la lumière visible. Synthétisés à l’Université du Texas à Austin par Shin-Hum Cho et Delia Milliron, les cubes ont été placés dans un détergent pour éviter l’agglutination et pipetés sur un substrat, où ils se sont auto-assemblés en un réseau bidimensionnel. Une coquille de détergent entourait chaque cube, les espaçant uniformément. Une fois le détergent retiré, les matrices ont été envoyées à l’ORNL.

    « Le fait que les cubes ne se touchent pas directement est important pour le comportement collectif », a déclaré Roccapriore, qui a organisé les cubes en diverses structures. « Chaque cube a individuellement son propre comportement de plasmon. Lorsque nous les rassemblons dans des géométries comme un nanofil, ils se parlent et produisent de nouveaux effets qui ne sont généralement pas observés dans des géométries similaires qui ne sont pas constituées d’éléments individuels. »

    L’étude s’appuie sur des travaux antérieurs pour sculpter des structures tridimensionnelles aussi petites qu’un nanomètre avec un faisceau d’électrons. « Le document actuel prouve que l’effet plasmonique, ainsi que la structure, peuvent être sculptés », a déclaré Roccapriore. « En fin de compte, nous nous intéressons à l’onde électronique – où se trouve-t-elle et quelle est son énergie ? Nous contrôlons ces deux choses. »

    Kalinin a ajouté : « Nous voulons passer de l’utilisation de ce qui existe dans la nature par hasard à la fabrication de matériaux avec les bonnes réponses. Nous pouvons prendre un système de cubes, éclairer dessus et canaliser l’énergie en petits volumes localisés exactement là où nous voulons qu’ils soient. . »

    Le projet était naturel pour Roccapriore, qui a fait beaucoup de lithographie par faisceau d’électrons à l’école doctorale et a même construit une machine dans son garage pour fabriquer et usiner des structures imprimées en 3D. À l’ORNL, expérimentant avec le faisceau d’un microscope électronique, il a ajusté son courant pour passer intentionnellement du mode d’imagerie au mode de modification. Il a découvert qu’il pouvait retirer des morceaux de cubes ou des cubes entiers d’un tableau pour créer des objets à motifs à volonté. Il a également découvert que, tout comme l’ajout d’éléments chimiques permet le réglage des énergies cubiques, il en va de même pour l’élimination sélective des éléments chimiques. Une telle précision atomique est possible avec la microscopie électronique à transmission à balayage, ou STEM.

    La clé pour caractériser le comportement plasmonique dans les cubes individuels et parmi les assemblages de cubes collectifs était une technique appelée spectroscopie de perte d’énergie électronique. Il utilise un instrument STEM avec un faisceau d’électrons filtré à des énergies dans une plage étroite. Le faisceau perd de l’énergie lorsque ses électrons traversent l’échantillon, interagissent avec les électrons du matériau et transfèrent un peu d’énergie au système en excitant les plasmons.

    La spectroscopie de perte d’énergie électronique fournit des informations approfondies sur la physique exotique et les phénomènes quantiques liés au comportement plasmonique », a déclaré le co-auteur Andrew Lupini de l’ORNL, qui a aidé à cartographier les énergies des électrons dans les cubes et les réseaux de cubes. Lupini est l’un des développeurs de STEM corrigé des aberrations, qui a rendu possible des avancées pionnières. « La spectroscopie de perte d’énergie électronique nous permet d’analyser l’évolution des réponses plasmoniques en temps réel au fur et à mesure que les cubes sont sculptés. Nous pouvons comprendre les relations entre les arrangements de cubes et leurs propriétés plasmoniques. »

    Les scientifiques prévoient de créer une bibliothèque de relations entre les matériaux, les structures et les propriétés plasmoniques. Ces nouvelles connaissances fourniront la compréhension fondamentale nécessaire pour éventuellement produire en masse des structures capables de diriger le flux de lumière dans les nanocircuits plasmoniques. Selon Roccapriore, « l’idée est de comprendre les relations à l’aide de l’apprentissage automatique, puis d’automatiser le processus ».

    Vidéo: https://youtu.be/AUf7FW633n0

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