Prof. Maciej Trusiak, laureat prestiżowego grantu ERC, wraz ze swoim zespołem – przy głównym udziale Damiana Suskiego i dr inż. Marii Cywińskiej - opracował metodę obliczeń potrzebnych przy obrazowaniu i metrologii nanoobiektów. Chodzi o wyznaczanie geometrii obiektów niewidzialnych gołym okiem. Dzięki temu badacze uzyskują wyniki o wyższej precyzji, niż pozwalałby na to sam sprzęt optyczny. Praca na ten temat ukazała się w czasopiśmie „Laser & Photonics Reviews” . To badania z zakresu obrazowania obliczeniowego, gdzie specjalizowany algorytm zamienia rejestrowane dane (obrazy) na wynik pomiaru.

Zwykle, kiedy mamy do czynienia ze słabej jakości zdjęciem, ale znamy fotografowany obiekt - zyskujemy szansę, by wyostrzyć obraz. Podobną ideę, w prostej formie, wykorzystano we współczesnych smartfonach. Jeśli algorytm rozpozna nocne niebo i charakterystyczną tarczę Księżyca, może odpowiednio wyostrzyć obraz i usunąć szumy. Niezależnie od tego, czy chcemy takich "podkręcających rzeczywistość" filtrów w naszych komórkach, czy nie - ten przykład pokazuje, że jeśli wiemy, co znajduje się na analizowanym obrazie - zyskujemy ogromne, dodatkowe możliwości.

Badacze z projektu Event Horizon Telescope, którzy wykonali pierwsze zdjęcie czarnej dziury – sławnego „pomarańczowego obwarzanka” znali modele czarnych dziur. Przy wsparciu tzw. wnioskowania bayesowskiego mogli dopasować dane z radiointerferometrów tak, by powstał dzięki nim obraz czarnej dziury.

- Mój kolega z doktoratu, dr Maciej Wielgus, brał udział w tych pracach przy Event Horizon Telescope. Zainspirowało mnie to do wykorzystania tamtej logiki w mojej dziedzinie: nanometrologii optycznej, konkretnie w badaniu struktur półprzewodnikowych - powiedział w rozmowie z serwisem Nauka w Polsce prof. Maciej Trusiak z PW.

– Struktury półprzewodnikowe są fundamentem dzisiejszych chipów obliczeniowych. To na nich działają modele AI. Firmy choćby z Tajwanu odnoszą sukcesy, ponieważ potrafią niezwykle precyzyjnie projektować i wytwarzać takie elementy. Jednak do tego trzeba umieć mierzyć struktury, których nie widać gołym okiem. Nasza praca dotyczy właśnie takiego pomiaru, konkretnie - falowodów - kanałów, którymi podróżują fotony w najnowszej generacji procesorach fotonicznych (PIC)– opowiedział prof. Trusiak.

Wspomniane falowody mają zaledwie kilka-kilkanaście nanometrów wysokości, co oznacza, że są one ok. 10 tys. razy cieńsze niż ludzki włos. To rozmiary nie przekraczające 100 atomów. Zwykle do ich badania stosuje się mikroskopię sił atomowych (AFM). Jest ona bardzo dokładna, ale niezwykle powolna – przypomina czytanie płyty winylowej przez igłę gramofonu, która musi dotknąć każdego punktu powierzchni. Jest to proces czasochłonny, a przy delikatnych materiałach zwykle prowadzi do ich zniszczenia.

– Szukaliśmy sposobu, aby zrobić to w dużym polu widzenia, nieinwazyjnie, i przy użyciu światła – powiedział prof. Trusiak.

Rozwiązaniem jest znany od lat pomiar polowy (nieskanujący) topografii powierzchni za pomocą interferometru. W interferometrii wiązka światła jest rozdzielana: jedna część oświetla obiekt, a druga pełni rolę referencyjną. Po ich połączeniu powstają tzw. prążki interferencyjne, w których zakodowany jest kształt 3D badanej struktury. W klasycznym podejściu trzeba jednak wykonać 4-5 zdjęć jednego obiektu, precyzyjnie przesuwając zwierciadło referencyjne interferometru, co utrudnia procedurę i zwiększa kosztowność urządzeń. A potem jest jeszcze żmudna praca przy wyznaczeniu kształtu 3D i jego analizie - utrudnionej przez szum i artefakty obrazowania - w celu determinacji kluczowych parametrów falowodu takich jak wysokość i szerokość.

Tymczasem metoda z PW bazuje na analizie pojedynczego ujęcia z interferometru (ang. single-shot). Naukowcy zaproponowali nowe metody obliczeniowe tak, by analizowały wzory prążków z niebywałą dokładnością. Dla ludzkiego oka prążki na takich zdjęciach często wydają się niezaburzone, a klasyczne metody analizy mogą wskazać, że na zdjęciu nic nie ma. Jednak przy wnioskowaniu bayesowskim, dysponując modelem obiektu, można statystycznie przeanalizować każdy piksel i wykryć obecność poszukiwanej struktury, nawet całkowicie „zatopionej” w szumie.

Istotną cechą tego podejścia jest to, że w obrazie nie dostajemy tylko geometrii falowodu, ale również statystyczną informację o błędzie pomiarowym (jakości dopasowania danych do modelu). Naukowcy potwierdzili to eksperymentalnie we współpracy z badaczami z Uniwersytetu w Tromsø (Norwegia), mierząc struktury o wysokościach 8 i 15 nanometrów. Wyniki niemal idealnie pokryły się z pomiarami referencyjnymi, np. AFM.

Prof. Trusiak liczy na to, że technologia ta znajdzie zastosowanie w kontroli jakości przy produkcji procesorów fotonicznych i rozwoju technologii kwantowych. – Firmy produkujące maszyny do wytwarzania nanostruktur metodą fotolitografii, mają gotowe trójwymiarowe modele struktur, które chcą wytworzyć. Nasz algorytm może sprawdzić, czy to, co wyszło z linii produkcyjnej, zgadza się z projektem, bez konieczności skanowania każdego chipa przez wiele godzin – wyjaśnia badacz.

– Nowoczesne oświetlenie LED nie powstało z ciągłego ulepszania świeczki. Mój przykład pokazuje, że czasami warto zaryzykować zastosowanie techniki z kompletnie innej skali i zauważyć, że dane to tylko dane – niezależnie od tego, czy pochodzą z teleskopu, czy z mikroskopu – oraz wykorzystać wszystko, co wiemy o badanym obiekcie, zamiast mierzyć „na ślepo” – podsumował prof. Trusiak.

Nauka w Polsce, Ludwika Tomala

lt/ zan/