Las imágenes de correlación coherente ayudan a comprender los cambios en los materiales magnéticos

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May 17, 2023

Las imágenes de correlación coherente ayudan a comprender los cambios en los materiales magnéticos

Laboratorio Nacional de Brookhaven, Upton, NY A un nivel casi atómico, el magnetismo

Laboratorio Nacional de Brookhaven, Upton, Nueva York

En un nivel casi atómico, el magnetismo está formado por muchos reinos en constante cambio, llamados dominios magnéticos, que crean las propiedades magnéticas del material. Si bien los científicos saben que existen estos dominios, todavía están buscando las razones detrás de este comportamiento.

Ahora, una colaboración liderada por científicos del Laboratorio Nacional Brookhaven del Departamento de Energía de EE. UU., Helmholtz-Zentrum Berlin (HZB), el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) y el Instituto Max Born (MBI) publicó un estudio en Nature en el que utilizó una técnica de análisis novedosa, llamada imagen de correlación coherente (CCI), para obtener imágenes de la evolución de los dominios magnéticos en el tiempo y el espacio sin ningún conocimiento previo. Los científicos no pudieron ver el "baile de los dominios" durante la medición, sino solo después, cuando usaron los datos registrados para "rebobinar la cinta".

La "película" de los dominios muestra cómo los límites de estos dominios se mueven hacia adelante y hacia atrás en algunas áreas, pero se mantienen constantes en otras. Los investigadores atribuyen este comportamiento a una propiedad del material llamada "fijación". Si bien la fijación es una propiedad conocida de los materiales magnéticos, el equipo pudo obtener una imagen directa por primera vez de cómo una red de sitios de fijación afecta el movimiento de las paredes de dominio interconectadas.

"Muchos detalles sobre los cambios en los materiales magnéticos solo son accesibles a través de imágenes directas, lo que no podíamos hacer hasta ahora. Es básicamente un sueño hecho realidad para estudiar el movimiento magnético en los materiales", dijo Wen Hu, científico de National Synchrotron Light Source. II (NSLS-II) y coautor correspondiente del estudio.

Los investigadores esperan que CCI ayude a desbloquear otras propiedades del microcosmos del magnetismo, como grados de libertad o simetrías ocultas, que antes no eran accesibles a través de otras técnicas. La utilidad de CCI también representa un gran avance más allá de los materiales magnéticos, ya que la técnica se puede transferir a diferentes técnicas de medición y áreas de investigación. Un área que podría beneficiarse más de la comprensión del movimiento de los dominios magnéticos en la nanoescala es la informática novedosa. La nueva tecnología de memoria podría aprovechar dominios magnéticos especiales llamados "skyrmions".

"Los skyrmions son interesantes para la computación de inteligencia artificial porque poseen una propiedad similar a nuestra memoria a corto plazo", dijo Felix Büttner, líder de grupo en Helmholtz-Zentrum Berlin, profesor de la Universidad de Augsburgo y corresponsal del estudio. "En las arquitecturas informáticas actuales todo es lineal, lo que significa que la memoria está separada del procesador. Esto no es un problema para la mayoría de las aplicaciones pero, por ejemplo, dificulta el reconocimiento de voz. En el reconocimiento de voz, la parte informática solo procesa la información entrante". palabras, pero no recuerda lo que se ha dicho anteriormente. Además, enviar esa información desde la memoria requiere mucha energía. Mediante el uso de skyrmions, podemos aprovechar su memoria a corto plazo de alguna manera y evitar estos problemas”, agregó.

Sin embargo, antes de que los ingenieros puedan desarrollar tecnología que utilice esta función, primero deben comprender cómo manipular skyrmions y otros dominios magnéticos. Esperan que muchos otros grupos de investigación se beneficien de CCI. Mientras se preparan para aplicar CCI a una gama más amplia de dinámicas previamente inaccesibles, además de expandir la técnica a otras fuentes de rayos X, también están trabajando en implementar el aprendizaje automático para hacer que el análisis CCI sea menos manual y más accesible mediante un enfoque aún más amplio. comunidad.

Para obtener más información, comuníquese con Cara Laasch en Esta dirección de correo electrónico está protegida contra spambots. Necesita habilitar JavaScript para verlo.; 631-344-8000.

Este artículo apareció por primera vez en la edición de junio de 2023 de la revista Tech Briefs.

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