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利用机器学习将光学传感器灵敏度提高到单分子水平:PG电子·游戏官方网站

时间:2024-08-04 19:11:02

 本文摘要:纳米结构的几何形状只要符合特定条件,并给定入射光的波长,就需要大幅提高光学传感器的灵敏度。

纳米结构的几何形状只要符合特定条件,并给定入射光的波长,就需要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很大地缩放或增加光的电磁场。据麦姆斯咨询报导,由ChristianeBecker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”于是以致力于研发这类纳米结构。

计算机仿真是展开这类研究的一种最重要工具。来自Nano-SIPPE团队的CarloBarth博士现在早已用于机器学习确认了纳米结构中最重要的场分布模式,并因此首次很好地说明了实验结果。

纳米结构上的量子点该团队研究的光子纳米结构由具备规则孔状图案的硅层构成,其上覆有由硫化物做成的量子点涂层。激光唤起后,相似局部场缩放的量子点,比在无序表面上收到了更加多的光。

这需要在经验上证明激光如何与纳米结构相互作用。计算机仿真表明了在激光唤起后,电磁场如何在具备孔状图案的硅层中产于。如上图右图,构成了具备局部场最大值的条纹,因而量子点需要尤其反感地闪烁。

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利用机器学习找到了十种有所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再次发生什么,Barth利用在柏林Zuse研究所研发的软件计算出来了每个参数集的三维电场产于。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。

“计算机搜寻了约45000条数据记录,并将它们分为了约十种有所不同的模式,”他说明说道。最后,Barth和Becker顺利地确认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缩放了。

未来发展:观测单个分子,例如:癌症标志物这使得基于唤起缩放的光子晶体膜可以针对完全任何应用于展开优化。这是因为根据有所不同的应用于,例如,一些生物分子不会优先沿着纳米孔的边缘积存,另一些生物分子则在纳米孔之间的平台区域积存。利用适合的几何形状和精确的光唤起,可以在所须要分子的吸附方位处,准确地产生仅次于电场缩放。

其应用于辽阔,例如,这需要使癌症标志物光学传感器的灵敏度提升到单个分子水平。


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