研究人员创造了一种利用快速电子研究材料中慢速电子的方法

研究人员创造了一种利用快速电子研究材料中慢速电子的方法 访问：NordVPN 立减 75% + 外加 3 个月时长 另有NordPass密码管理器 然而，这些慢速电子却极难测量。有关它们在固体材料中行为的知识非常有限，科学家们往往只能依靠反复试验。不过，维也纳工业大学现已成功获得有关这些电子行为的宝贵新信息：利用快速电子直接在材料中产生慢速电子。这样就能破译以前无法通过实验获得的细节。该方法现已发表在《物理评论快报》（Physical Review Letters）杂志上。同时产生两种电子维也纳工业大学应用物理研究所的沃尔夫冈-维尔纳（Wolfgang Werner）教授说："我们对慢速电子在材料内部（例如晶体内部或活细胞内部）的作用很感兴趣。要想找出答案，实际上必须直接在材料中建造一个小型实验室，才能直接进行现场测量。但这当然是不可能的。"Felix Blödorn、Julian Brunner、Alessandra Bellissimo、Florian Simperl、Wolfgang Werner。资料来源：维也纳工业大学迄今为止只能测量从材料中出来的电子，但这并不能告诉我们电子是在材料的哪个部位被释放出来的，以及从那时起电子发生了什么变化。维也纳科技大学的团队借助快速电子解决了这一问题，快速电子可以穿透材料并激发材料中的各种过程。例如，这些快速电子会扰乱材料正负电荷之间的平衡，从而导致另一个电子脱离其位置，以相对较低的速度移动，并在某些情况下逃离材料。现在的关键步骤是同时测量这些不同的电子："一方面，我们将电子射入材料，并测量它再次离开时的能量。另一方面，我们也同时测量哪些慢速电子从材料中出来。将这些数据结合起来，就有可能获得以前无法获得的信息。"快速电子在穿过材料的过程中损失了多少能量，可以提供它穿透材料多深的信息。这反过来又提供了有关慢速电子从其位置释放出来的深度的信息。现在可以利用这些数据来计算材料中的慢速电子释放能量的程度和方式。有关的数值理论首次可以通过这些数据得到可靠的验证。这让人大吃一惊：以前人们认为，材料中电子的释放是以级联的方式进行的：一个快速电子进入材料，撞击到另一个电子，然后将其从原处撕开，导致两个电子移动。然后，这两个电子又会从自己的位置上带走两个电子，依此类推。新数据表明，事实并非如此：相反，快速电子经历了一系列碰撞，但始终保持着大部分能量，而且在每一次相互作用中，只有一个相对较慢的电子脱离其位置。沃尔夫冈-维尔纳说："我们的新方法在非常不同的领域提供了机会。我们现在终于可以研究电子在与材料相互作用时如何释放能量了。例如，正是这种能量决定了在癌症治疗中能否摧毁肿瘤细胞，或者在电子束光刻中能否正确形成半导体结构的最精细部分。"编译来源：ScitechDaily ... PC版： 手机版：

微观奇迹：可能改变量子研究与激光技术的光子拓扑绝缘体

微观奇迹：可能改变量子研究与激光技术的光子拓扑绝缘体 研究中开发的光子拓扑绝缘体效果图。资料来源：伦斯勒理工学院伦斯勒理工学院（Rensselaer Polytechnic Institute）的研究人员制造出了一种比头发丝还细的装置，它将帮助物理学家研究物质和光的基本性质。他们的研究成果发表在《自然-纳米技术》（Nature Nanotechnology）杂志上，还有助于开发更高效的激光器，这种激光器被广泛应用于医疗和制造等领域。该设备由一种名为光子拓扑绝缘体的特殊材料制成。光子拓扑绝缘体可以引导光子（构成光的波状粒子）进入材料内部专门设计的界面，同时还能防止这些粒子通过材料本身发生散射。由于这一特性，拓扑绝缘体可以使许多光子相干地像一个光子一样行动。这些设备还可用作拓扑"量子模拟器"，即研究人员可以研究量子现象（在极小尺度上支配物质的物理定律）的微型实验室。"我们创造的光子拓扑绝缘体是独一无二的。它能在室温下工作。这是一个重大进步。以前，人们只能使用昂贵的大型设备在真空中对物质进行超冷却，才能研究这种机制。许多研究实验室都没有这种设备，因此我们的设备可以让更多人在实验室里从事这种基础物理研究。"RPI 材料科学与工程系助理教授、《自然- 纳米技术》研究报告的资深作者 Wei Bao 说。Bao补充说："这也是在开发运行所需能量更少的激光器方面迈出的充满希望的一步，因为我们的室温设备阈值（使其工作所需的能量）比以前开发的低温设备低七倍。"RPI 的研究人员利用半导体行业用于制造微芯片的相同技术制造出了他们的新型设备，这种技术包括将不同种类的材料逐个原子、逐个分子地分层，以制造出具有特定性能的理想结构。为了制造这种装置，研究人员在金属卤化物过氧化物（一种由铯、铅和氯组成的晶体）上生长出超薄板，并在上面蚀刻出带有图案的聚合物。他们将这些晶体板和聚合物夹在各种氧化物材料的薄片之间，最终形成了一个厚约 2 微米、长宽均为 100 微米的物体（人类头发的平均宽度为 100 微米）。当研究人员用激光照射该装置时，在材料设计的界面上出现了一个发光的三角形图案。这种图案由装置的设计决定，是激光拓扑特性的结果。"能够在室温下研究量子现象是一个令人兴奋的前景。鲍教授的创新工作表明，材料工程学可以帮助我们回答一些科学上的重大问题，"RPI 工程学院院长 Shekhar Garde 说。编译来源：ScitechDaily ... PC版： 手机版：

研究人员发明一种扭曲的多层晶体结构 为经典“材料设计”注入新的活力

研究人员发明一种扭曲的多层晶体结构 为经典“材料设计”注入新的活力 科学家们发现，当晶体被夹在两个基底之间时，它们会发生扭曲这是探索电子和其他应用领域新材料特性的关键一步。来自美国能源部SLAC 国家加速器实验室、斯坦福大学和劳伦斯伯克利国家实验室（LBNL）的研究人员首次培育出了一种扭曲的多层晶体结构，并测量了该结构的关键特性。这种创新结构有望帮助创造先进的材料，应用于太阳能电池、量子计算、激光器和其他各种技术。"这种结构是我们以前从未见过的这对我来说是一个巨大的惊喜，"斯坦福大学和SLAC教授、论文合著者崔毅说。"在未来的实验中，这种三层扭曲结构中可能会出现一种新的量子电子特性。"该团队设计的晶体扩展了外延生长的概念，即一种晶体材料有序地生长在另一种材料之上的现象有点像在土壤之上长出整齐的草坪，但却是原子级的。50 多年来，了解外延生长对许多行业，尤其是半导体行业的发展至关重要。事实上，外延生长是我们今天使用的许多电子设备的一部分，从手机、电脑到太阳能电池板，都允许电力在其中流动或不流动。迄今为止，外延研究的重点是在一层材料上生长另一层材料，并且两种材料在界面上具有相同的晶体取向。几十年来，这种方法在晶体管、发光二极管、激光器和量子设备等许多应用领域都取得了成功。但是，为了找到性能更好的新材料，以满足量子计算等更高的需求，研究人员正在寻找其他外延设计可能更复杂但性能更好的外延设计，这就是本研究中展示的"扭曲外延"概念。在最近发表在《科学》（Science）杂志上的一篇论文中详细介绍了他们的实验，研究人员在传统半导体材料二硫化钼（MoS2）的两层薄片之间添加了一层金。崔教授在斯坦福大学材料科学与工程系的研究生、该论文的共同作者崔毅（音译）说，由于上下两层板的方向不同，金原子无法同时与两层板对齐，因此金结构发生了扭曲。研究生崔毅说："只有底层MoS2时，金很乐意与之对齐，因此不会发生扭曲。但如果有两层扭曲的MoS2，金就不能确定是与顶层对齐还是与底层对齐。我们设法帮助金解决了它的困惑，并发现了金的取向与双层MoS2 扭转角度之间的关系。"为了详细研究金层，斯坦福材料与能源科学研究所（SIMES）和 LBNL 的研究团队将整个结构的样品加热到 500摄氏度。然后，他们利用一种名为透射电子显微镜（TEM）的技术将电子流穿过样品，从而揭示了金纳米盘在不同温度下退火后的形态、取向和应变。测量金纳米盘的这些特性是了解未来如何将新结构设计用于实际应用的必要第一步。崔说："如果没有这项研究，我们根本不知道在半导体顶部扭曲金属外延层是否可能。用电子显微镜测量完整的三层结构证实，这不仅是可能的，而且可以用令人兴奋的方式控制新结构"。下一步，研究人员希望利用 TEM 进一步研究金纳米盘的光学特性，并了解其设计是否会改变金的带状结构等物理特性。他们还希望扩展这一概念，尝试用其他半导体材料和其他金属构建三层结构。斯坦福大学材料科学与工程学院查尔斯-皮戈特（Charles M. Pigott）教授、论文合著者鲍勃-辛克莱尔（Bob Sinclair）说："我们正在开始探索是否只有这种材料组合才能实现这种效果，或者这种效果是否会更广泛地发生。这一发现开启了我们可以尝试的一系列全新实验。我们可能即将找到可以利用的全新材料特性。"编译来源：ScitechDaily ... PC版： 手机版：

受贝壳启发 一种水泥复合材料的柔韧性提高了19倍

受贝壳启发 一种水泥复合材料的柔韧性提高了19倍 大自然以利用有限、适度的材料开发轻质而坚韧的材料而闻名，这些材料被排列成巧妙的结构。以珍珠质为例。一些软体动物贝壳闪闪发光的内层通常被称为珍珠母，它是一种有机-无机复合材料，由硬质矿物文石的六角形薄片组成的三维砖墙图案，由柔软的超弹性生物聚合物粘合而成。虽然文石片非常脆，但生物聚合物的柔韧性使其能够在拉应力作用下滑动，从而使珍珠质成为一种坚韧的材料，能够在断裂前发生显著变形。现在，普林斯顿大学土木与环境工程系的研究人员通过模仿天然珍珠质的结构，创造出了一种新型的优质水泥复合材料。天然珍珠层由文石薄片组成，由一种超弹性生物聚合物粘合在一起这项研究的第一作者、普林斯顿大学工程系研究生沙山克-古普塔（Shashank Gupta）说："软硬成分之间的协同作用是珍珠质具有非凡机械特性的关键。如果我们能设计出抵抗裂纹扩展的混凝土，我们就能让它变得更坚硬、更安全、更耐用。"为了制作珍珠状复合材料，研究人员用水泥浆片制作了六角形片材，并将其分层，中间用聚乙烯硅氧烷（PVS）隔开，聚乙烯硅氧烷是一种超弹性生物聚合物。然后用这种材料制成的横梁对复合材料的机械响应进行了测试，并与用固体（整体）浇注水泥浆制成的横梁进行了比较。研究人员对梁进行了缺口三点弯曲（3PB）试验，即在梁的中部向下施压，在两端向上施压，以评估抗裂性或断裂韧性。试验结果表明，水泥浆浇注的"硬"梁很脆；由于没有柔韧性（延展性），它们在达到失效点时突然完全断裂。相比之下，珍珠质复合梁的延展性是对照梁的 19 倍，断裂韧性是对照梁的 17.1 倍，而强度几乎相同。研究人员制作的珍珠质水泥复合材料示意图普林斯顿大学建筑材料与增材制造（AM2）实验室负责人、该研究的通讯作者雷扎-莫伊尼（Reza Moini）说："我们的生物启发方法不是简单地模仿自然界的微观结构，而是学习其基本原理，并利用这些原理来指导人造材料的工程设计。使珍珠质外壳坚硬的关键机制之一是纳米级的片状滑动。在这里，我们重点研究了片剂滑动的机制，通过工程设计使水泥浆的内置表层结构与聚合物的特性以及它们之间的界面保持平衡。换句话说，我们有意在脆性材料中设计缺陷，以此在设计上使其变得更坚固"。当然，这些结果都是在实验室中得出的。研究人员计划在实际环境中测试生物启发水泥复合材料，并研究其机械性能是否可用于提高混凝土和瓷器等其他材料的抗裂性。这项研究发表在《先进功能材料》杂志上。 ... PC版： 手机版：

科学家发现了一种诱导和控制金属极化和极性状态的方法

科学家发现了一种诱导和控制金属极化和极性状态的方法 最近，浦项科技大学（POSTECH）物理系的 Daesu Lee 教授、首尔国立大学（SNU）物理和天文系的 Tae Won Noh 教授和 Wei Peng 博士以及双吉大学（SSU）物理系的 Se Young Park 教授通力合作，取得了突破性进展，发现了一种诱导和控制金属极化和极性状态的方法。这项突破性研究最近发表在《自然-物理》杂志上。诱导两极分化的挑战顾名思义，金属中的"自由电子"的运动不会受到限制，因此很难将它们排列在特定的方向上以诱导极化或极性状态。此外，金属晶体两端对称的结构也给诱导这些电效应带来了挑战。不过，研究小组采用了柔电场来实现金属内部的极化和极性状态。当物体表面发生非均匀变形时，就会产生这种场，从而通过微妙地改变金属的晶格结构来操纵电荷运动和电气特性。(上图）通过柔电场实现极化金属态的示意图 (下图）极化金属 SrRuO3 的原子尺度成像图源 ：POSTECH研究小组对电子元件和半导体领域广泛使用的钌酸锶（SrRuO3）施加外部压力，产生了柔电场。这种金属氧化物的特点是异外延，即不同形状的氧化锶和氧化钌晶体沿同一方向生长，具有中心对称结构。挠电场改变了钌酸锶内部的电子相互作用和晶格结构，成功诱导了金属内部的极化，导致其电气和机械性能发生变化，并打破了之前的中心对称结构。通过对铁磁性金属进行柔电极化和控制，研究小组成功揭开了金属物质内部极化和极性实现的神秘面纱。该研究的首席研究员、POSTECH 的 Daesu Lee 教授强调说："我们是第一批验证金属物质中极性状态普遍存在的研究人员。我希望这项研究的结果将有助于在半导体和电气领域制造高效设备。"编译自:ScitechDaily ... PC版： 手机版：

OpenAI发表研究论文 介绍了一种逆向工程AI模型工作原理的方法

OpenAI发表研究论文 介绍了一种逆向工程AI模型工作原理的方法 在论文中，该公司的研究人员提出了一种窥探为 ChatGPT 提供动力的人工智能模型内部的方法。他们设计了一种方法来识别模型如何存储某些概念包括那些可能导致人工智能系统行为失常的概念。虽然这项研究使 OpenAI 在控制人工智能方面的工作更加引人注目，但也凸显了该公司最近的动荡。新研究由 OpenAI最近解散的"超对齐"团队完成，该团队致力于研究技术的长期风险。前小组的共同负责人伊利亚-苏茨克沃（Ilya Sutskever）和扬-莱克（Jan Leike）均已离开OpenAI，并被列为共同作者。苏茨克沃是OpenAI的创始人之一，曾任首席科学家，去年11月，董事会成员投票解雇了首席执行官山姆-奥特曼（Sam Altman），引发了几天的混乱，最终奥特曼重返领导岗位。ChatGPT 由一个名为 GPT 的大型语言模型系列提供支持，该模型基于一种被称为人工神经网络的机器学习方法。这些数学网络通过分析示例数据显示出了学习有用任务的强大能力，但它们的工作原理无法像传统计算机程序那样被轻易检查。人工神经网络中各层"神经元"之间复杂的相互作用，使得逆向分析 ChatGPT 这样的系统为何会得出特定的反应极具挑战性。这项工作背后的研究人员在一篇随附的博文中写道："与大多数人类创造物不同，我们并不真正了解神经网络的内部运作。一些著名的人工智能研究人员认为，包括 ChatGPT 在内的最强大的人工智能模型或许可以用来设计生化武器和协调网络攻击。一个更长期的担忧是，人工智能模型可能会选择隐藏信息或以有害的方式行事，以实现它们的目标。"OpenAI 的这篇新论文概述了一种技术，该技术借助额外的机器学习模型，识别代表机器学习系统内部特定概念的模式，从而稍稍降低了神秘感。创新的关键在于通过识别概念来完善用于窥探系统内部的网络，从而提高效率。OpenAI 通过在其最大的人工智能模型之一 GPT-4 中识别代表概念的模式证明了这种方法。该公司发布了与可解释性工作相关的代码，以及一个可视化工具，用于查看不同句子中的单词如何激活 GPT-4 和另一个模型中的概念，包括亵渎和色情内容。了解一个模型是如何表现某些概念的，这将有助于减少与不受欢迎的行为相关的概念，使人工智能系统保持正常运行。它还可以调整人工智能系统，使其偏向于某些主题或想法。尽管 LLM 无法被轻易解读，但越来越多的研究表明，它们可以被穿透，从而揭示出有用的信息。由亚马逊和Google支持的 OpenAI 竞争对手 Anthropic 上个月也发表了类似的人工智能可解释性研究成果。为了演示如何调整人工智能系统的行为，该公司的研究人员创造了一个痴迷于旧金山金门大桥的聊天机器人。有时，只需让人工只能机器人解释其推理过程，就能获得深刻的见解。东北大学从事人工智能可解释性研究的教授大卫-鲍（David Bau）在谈到 OpenAI 的新研究时说："这是令人兴奋的进展。"作为一个领域，我们需要学习如何更好地理解和审视这些大型模型。"鲍说，OpenAI 团队的主要创新在于展示了一种配置小型神经网络的更有效方法，该网络可用于理解大型神经网络的组成部分。但他也指出，这项技术还需要改进，以使其更加可靠。要利用这些方法创造出完全可以理解的解释，还有很多工作要做。"鲍是美国政府资助的一项名为"国家深度推理结构"（National Deep Inference Fabric）的工作的一部分，这项工作将向学术研究人员提供云计算资源，以便他们也能探索特别强大的人工智能模型。他说："我们需要想办法让科学家即使不在这些大公司工作，也能从事这项工作。"OpenAI 的研究人员在论文中承认，要改进他们的方法还需要进一步的工作，但他们也表示，希望这种方法能带来控制人工智能模型的实用方法。他们写道："我们希望有一天，可解释性能为我们提供推理模型安全性和鲁棒性的新方法，并通过为强大的人工智能模型的行为提供强有力的保证，大大增加我们对它们的信任。"阅读论文全文： ... PC版： 手机版：