La recuperación de la señal real de la ruidosa, en la espectroscopía Raman, conduce a una velocidad de mapeo de 50 a 100 veces mayor de materiales como el grafeno.

Si queremos poder crear componentes nuevos e innovadores de materiales  bidimensionales como el grafeno, necesitamos herramientas para caracterizar su calidad. La espectroscopía Raman es el estándar de oro para esto, pero su mayor desventaja es la baja velocidad. Aparte de eso, la luz láser también puede dañar algunos de los materiales bidimensionales. Los investigadores de la Universidad de Twente agregaron un algoritmo inteligente a la detección, lo que resultó en que ‘Raman’ funciona al menos cincuenta veces más rápido y lo hace más ‘suave’ para materiales sensibles.

La investigación se presenta en National Science Review ( «Imágenes Raman confocales inducidas por algoritmos de alta velocidad y no invasivas de materiales bidimensionales»).

El grafeno siempre está elevando altas expectativas, como un material fuerte, ultradelgado y bidimensional que también podría ser la base de nuevos componentes en tecnología de la información. Hay una gran necesidad de caracterización de dispositivos de grafeno.

Esto se puede hacer usando la espectroscopía Raman. Se envía luz láser a la muestra de material, y los fotones dispersados ​​inelásticamente nos informan sobre las rotaciones y vibraciones de las moléculas en el interior y, por lo tanto, sobre la estructura cristalina.
En promedio, solo alrededor de 1 de cada 10 millones de fotones se dispersan de esta manera. Esto no solo dificulta la detección de la información correcta, sino que también es muy lenta: puede tomar medio segundo para obtener una imagen de un solo píxel.

La pregunta es si Raman sigue siendo la mejor opción, o si hay mejores alternativas. Los investigadores de UT Sachin Nair y Jun Gao mantienen la espectroscopía Raman como punto de partida, pero logran mejorar drásticamente la velocidad: no cambiando la técnica en sí, sino agregando un algoritmo.

Recuperando la señal real

Este algoritmo no es desconocido en el mundo del procesamiento de señales y se llama Análisis de componentes principales. Se utiliza para mejorar la relación señal / ruido. PCA determina las características del ruido y las de la señal real. Cuanto más grande es el conjunto de datos, más confiable es este reconocimiento.

Además de eso, los instrumentos Raman modernos tienen un detector llamado dispositivo de acoplamiento de carga multiplicador de electrones (EMCCD) que mejora la relación señal-ruido. El resultado neto de este trabajo es que procesar un píxel no lleva medio segundo, sino solo 10 milisegundos o menos. Una característica importante para materiales vulnerables como el óxido de grafeno es que la intensidad del láser puede reducirse. Estos son los principales pasos a seguir para obtener un control rápido de las propiedades de los materiales.

De múltiples fines

A excepción del grafeno, la técnica Raman mejorada también se puede utilizar para otros materiales bidimensionales como el germaneno, el siliceno, el disulfuro de molibdeno, el disulfuro de tungsteno y el nitruro de boro. El uso del algoritmo no se limita a la espectroscopía Raman; técnicas como la microscopía de fuerza atómica y otras técnicas hiperespectrales también podrían beneficiarse de ella.

La investigación se realizó en el grupo Física de fluidos complejos (PCF) del profesor Frieder Mugele, parte del Instituto MESA + de UT. Los investigadores colaboraron con el grupo Medical Cell BioPhysics y el grupo Physics of Interfaces and Nanomaterials, ambos de la Universidad de Twente también.

Fuente: Universidad de Twente.