Une source de rayons X de table ultrarapide pour la spintronique... Et 4 autres avancées de la recherche
Une source de rayons X de table ultrarapide pour étudier les composants de la spintronique
Plus besoin de coûteux et très demandés faisceaux synchrotron pour traquer les dynamiques de spin dans les hétérostructures à terres rares qui visent la spintronique. En tirant profit de la montée en puissance des lasers à Ytterbium, une équipe de recherche internationale a réalisé – par génération d’harmoniques élevées, HHG - une source de rayons X mous de table suffisament intense, cohérente et focalisée pour effectuer des mesures par diffusion magnétique résonnante (XRMS). De quoi accéder au comportements magnétiques d’un échantillon de Cobalt-Terbium avec une résolution temporelle inférieure à 100 femtosecondes et une résolution spatiale de quelques nanomètres.
G. Fan et al. Ultrafast magnetic scattering on ferrimagnets enabled by a bright Yb-based soft x-ray source. Optica Vol. 9, Issue 4, pp. 399-407 (2022). doi.org/10.1364/OPTICA.443440
Produire de l’hydrogène vert grâce à des semi-conducteurs de type GaN
La photoélectrolyse de l’eau permettrait de produire de l’hydrogène vert en une seule étape grâce à un photo-catalyseur soumis aux rayons du soleil, mais nécessite encore beaucoup de recherches. Une équipe française a démontré que les photo-électrodes obtenues par dépôt de couches minces de semiconducteurs composites III-V sur substrat de silicium restent des candidats intéressants, malgré les défauts cristallins qui se forment à la verticale. Elles sont en effet capables d'absorber les photons pour produire des charges électriques, et de transporter ces charges. Les propriétés physiques de ces matériaux cristallins pourraient donc être exploitées pour obtenir des performances photo-électriques compétitives.
Chen L., et al., “Epitaxial III–V/Si Vertical Heterostructures with Hybrid 2D-Semimetal/Semiconductor Ambipolar and Photoactive Properties”, Advanced Science, 2022, 9. doi.org/10.1002/advs.202101661
Détecter les défauts d'impression 3D métallique grâce aux ultrasons à base de laser
Des chercheurs américains ont développé une nouvelle technique d'échographie capable de détecter la formation de défauts dans un processus d'impression 3D métallique. Leur technique repose sur des ondes acoustiques de surface, générées par des ultrasons à base de laser. Ces ondes peuvent révéler de minuscules défauts de surface et de sous-surface dans l'impression 3D de métal par fusion laser sur lit de poudre. Les résultats de leurs expériences d'ultrasons à base de laser ont été validés par microscopie optique, pour les caractéristiques de surface, et par tomodensitométrie à rayons X pour les caractéristiques sous-superficielles.
Kathryn Jinae Harke et al, Laser-based ultrasound interrogation of surface and sub-surface features in advanced manufacturing materials, Scientific Reports (2022). doi.org/10.1038/s41598-022-07261-w
Une peau artificielle réactive à plusieurs stimuli
Pour développer une robotique autonome et intelligente, capable de prendre des décisions aussi bien qu’un humain, il faut commencer par lui donner accès aux mêmes informations. Une équipe autrichienne a mis au point une « e-Skin », capable de détecter simultanément la pression, l’humidité et la température. Construite comme un réseau de pixels, la peau artificielle réagit d'une manière spécifique à l'emplacement pour chaque stimulus grâce à une couche active constituée d'un réseau de nanotiges d'hydrogel entouré d'oxyde de zinc. Les changements de température et d’humidité dans l’environnement vont venir faire gonfler l’hydrogel, impactant la coquille de zinc et produisant un effet mécanique mesurable par le système. La peau obtenue obtient ainsi une résolution de 500 nm, deux fois plus précis que le bout des doigts humain.
Taher Abu Ali et al. Smart Core Shell Nanostructures for Force, Humidity, and Temperature Multi Stimuli Responsiveness. Advanced Materials Technologies (2022) doi.org/10.1002/admt.202200246
L’apprentissage en essaim pour détecter les cancers tout en protégeant la confidentialité des données
Des scientifiques britanniques ont cherché à découvrir si une forme d'intelligence artificielle, appelée apprentissage en essaim, peut être utilisée pour aider les ordinateurs à prédire les cancers tout en préservant la confidentialité des données. Cet apprentissage en essaim consiste à entraîner un modèle d’IA à partir des données des patients d'un hôpital ou d'une université locale. Le système envoie ensuite ce modèle entraîné localement - mais surtout pas les données des patients - à un ordinateur central. Là, il est combiné avec d’autres modèles générés de la même façon sur d’autres hôpitaux pour créer un modèle global plus performant. Ce dernier est ensuite renvoyé à l'hôpital local, où il est appliqué de nouveau aux données d'origine, améliorant ainsi la détection des marqueurs d’un cancer.
Saldanha, O.L. et al. Swarm learning for decentralized artificial intelligence in cancer histopathology. Nat Med, 2022 doi.org/10.1038/s41591-022-01768-5
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