Todo mundo sabe que manter dois ímãs juntos levará a um de dois resultados: eles se unem ou se separam. Dessa perspectiva, o magnetismo parece simples, mas os cientistas lutam há décadas para realmente entender como o magnetismo se comporta nas menores escalas. No nível quase atômico, o magnetismo é feito de muitos reinos em constante mudança – chamados domínios magnéticos – que criam as propriedades magnéticas do material. Embora os cientistas saibam que esses domínios existem, eles ainda estão procurando as razões por trás desse comportamento.

Agora, uma colaboração liderada por cientistas do Laboratório Nacional Brookhaven do Departamento de Energia dos EUA, Helmholtz-Zentrum Berlin (HZB), Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT) e Instituto Max Born (MBI) publicou um estudo em Natureza em que eles usaram uma nova técnica de análise – chamada imagem de correlação coerente (CCI) – para visualizar a evolução dos domínios magnéticos no tempo e no espaço sem nenhum conhecimento prévio. Os cientistas não puderam ver a “dança dos domínios” durante a medição, mas apenas depois, quando usaram os dados gravados para “rebobinar a fita”.

O “filme” dos domínios mostra como os limites desses domínios mudam para frente e para trás em algumas áreas, mas permanecem constantes em outras. Os pesquisadores atribuem esse comportamento a uma propriedade do material chamada “fixação”. Embora a fixação seja uma propriedade conhecida dos materiais magnéticos, a equipe pôde visualizar diretamente pela primeira vez como uma rede de locais de fixação afeta o movimento de paredes de domínio interconectadas.

“Muitos detalhes sobre as mudanças nos materiais magnéticos só são acessíveis por meio de imagens diretas, o que não podíamos fazer até agora. É basicamente um sonho tornado realidade para o estudo do movimento magnético em materiais”, disse Wen Hu, cientista da National Synchrotron Light Source II (NSLS-II) e autor co-correspondente do estudo.

Os pesquisadores esperam que o CCI ajude a desvendar outras propriedades do microcosmo do magnetismo – como graus de liberdade ou simetrias ocultas – que anteriormente não eram acessíveis por meio de outras técnicas. A utilidade do CCI também representa um avanço além dos materiais magnéticos, pois a técnica pode ser transferida para diferentes técnicas de medição e áreas de pesquisa. Uma área que pode se beneficiar ao máximo com a compreensão do movimento de domínios magnéticos em nanoescala (um nanômetro é 0,000000038 polegadas!) é a nova computação. A nova tecnologia de memória poderia alavancar domínios magnéticos especiais chamados “skyrmions”.

“Skyrmions são interessantes para a computação de inteligência artificial porque possuem uma propriedade semelhante à nossa memória de curto prazo”, disse Felix Büttner, líder do grupo no Helmholtz-Zentrum Berlin, professor da Universidade de Augsburg e co-correspondente do estudo. “Nas arquiteturas de computação atuais tudo é linear, o que significa que a memória é separada do processador. Isso não é um problema para a maioria dos aplicativos, mas, por exemplo, dificulta o reconhecimento de fala. No reconhecimento de fala, a parte de computação apenas processa a entrada palavras, mas não se lembra do que foi dito anteriormente. Além disso, enviar essas informações de volta da memória consome muita energia. Usando skyrmions, podemos aproveitar sua memória de curto prazo de alguma forma e evitar esses questões.”

No entanto, antes que engenheiros e cientistas possam desenvolver tecnologia que use esse recurso, eles primeiro precisam entender como manipular skyrmions e outros domínios magnéticos. Essa era a intenção quando se formou a colaboração entre o NSLS-II, o grupo de Geoffrey Beach no MIT e o MBI. Eles queriam investigar como os skyrmions em seus dispositivos magnéticos reagiam a estímulos externos, especificamente em um campo magnético externo. HZB juntou-se à colaboração quando Büttner se mudou do MIT para Berlim.

“Em 2018, tivemos tempo de medição na linha de luz Coherent Soft Scattering (CSX) em NSLS-II; no entanto, a câmara experimental que queríamos usar não estava pronta. Isso significava que não tínhamos o campo magnético externo , mas tínhamos um plano de backup para estudar o movimento térmico”, disse Hu, que faz parte da equipe da linha de luz CSX.

Büttner acrescentou: “Eu esperava que este experimento fosse outro experimento de demonstração, mas nada mais. Para ser honesto, fiquei surpreso por termos visto movimento térmico. Estudamos o mesmo dispositivo em temperatura ambiente e quase não vimos nenhum movimento térmico. Desta vez, estudamos a 310 Kelvin, que é cerca de 98 Fahrenheit, e vimos muito mais. Isso foi surpreendente! E foi apenas o começo.”

Como um plano de backup leva a insights ocultos

Em seu experimento, a equipe usou raios-x coerentes da linha de luz CSX para tirar uma série de instantâneos dos domínios magnéticos. O CSX faz parte do conjunto avançado de ferramentas de pesquisa disponíveis no NSLS-II para materiais de estudo. A equipe de pesquisa usou a linha de luz em uma configuração de holografia para obter as imagens. Na maioria dos experimentos de holografia, os cientistas tiram uma imagem a cada três ou quatro segundos, no entanto, o detector rápido na linha de luz CSX permitiu que a equipe tirasse até 100 imagens por segundo.

“Após a medição, iniciamos uma análise normal de dados adicionando 200 imagens. Assim que fizemos isso, percebemos que o sistema mudou muito mais rápido do que esperávamos. A temperatura realmente influenciou a física da amostra”, disse Christopher Klose, PhD aluno do MBI e primeiro autor do estudo. “Isso foi uma verdadeira surpresa e o início do desenvolvimento de nossa técnica de pós-processamento – imagem de correlação coerente (CCI) – para que pudéssemos resolver esse movimento rápido.”

Após essa percepção inicial, a equipe decidiu aprofundar os dados. Eles sabiam que os detalhes sobre os movimentos do domínio estavam codificados em seus dados. Embora não houvesse nenhuma técnica de análise de dados existente para resolver o problema, eles conseguiram encontrar algoritmos que poderiam ser adaptados. Ao longo de três anos, a equipe desenvolveu o novo algoritmo que alimenta a nova técnica CCI.

“Houve muitos desafios. Para desenvolver o CCI, combinamos a análise da função de correlação conhecida da espectroscopia de correlação de fótons de raios X (XPCS) com holografia, que é uma técnica de imagem. Um problema era que os dados de holografia não eram adequados para a análise XPCS “, disse Klose.

Quando os raios X atingem as amostras nesses experimentos, eles se espalham tanto nos domínios magnéticos quanto em uma máscara holográfica que define o campo de visão. O detector registra todos os raios X dispersos, independentemente de sua origem. Mas a equipe está interessada apenas na dispersão magnética. Portanto, eles precisavam limpar os dados antes de poderem calcular as funções de correlação.

“Uma vez que tínhamos a função de correlação, poderíamos comparar todos esses quadros entre si para encontrar outros semelhantes. Isso também exigiu um novo algoritmo porque tínhamos quase 30.000 quadros para classificar”, continuou Klose.

Esse desafio exigia um algoritmo que pudesse catalogar os estados dos domínios para cada quadro. Esse algoritmo seria um verdadeiro divisor de águas para essa tarefa, porque seria capaz de classificar esses estados de maneiras que nenhum ser humano poderia alcançar.

Como a fixação molda a paisagem magnética

Depois que a equipe classificou seus dados usando o CCI, eles começaram a trabalhar na interpretação. As imagens reconstruídas mostraram domínios em preto e branco espalhados pelo dispositivo. Mas algumas dessas bordas, ou paredes de domínio, mudavam para frente e para trás entre as molduras, enquanto outras permaneciam no mesmo lugar. A pergunta: o que os pesquisadores estavam vendo e o que isso significava para skyrmions e domínios magnéticos?

“Skyrmions são pequenos objetos esféricos, comparáveis ​​a bolas em uma mesa de bilhar. No nosso caso, a energia térmica os faz vagar pela mesa. Agora, se a mesa de bilhar tiver pinos, a superfície não é lisa, mas sim uma paisagem montanhosa. Temos dois tipos de pontos de fixação: os atraentes e os repulsivos. Os primeiros são vales e os segundos são colinas. Nesse caso, os skyrmions descansariam nos vales “atrativos”. Se eles quisessem se movimentar, eles precisaria superar as encostas das colinas “repulsivas””, disse Büttner.

Os pesquisadores descobriram que as paredes de domínio se comportam como elásticos. Eles podem ser fixados e oscilar para frente e para trás como uma corda de violão. Enquanto sites atraentes podem acomodar paredes de domínio, sites repulsivos inibem o movimento das paredes de domínio. Uma parede de domínio precisaria ser levantada sobre o site repulsivo. Ele não pode vagar por ele. Isso explica por que os cientistas viram algumas paredes de domínio mudarem constantemente, enquanto outras mal se moviam. Os últimos foram cercados por sites repulsivos.

“O CCI nos deu a ferramenta para ver esse movimento ao longo do tempo. Basicamente, poderíamos fazer um pequeno filme sobre como esses domínios mudam. Esse experimento nos permitiu ver esse tipo de comportamento flutuante e sua causa pela primeira vez”, disse Hu. “Não esperávamos que essa colaboração levasse à invenção de uma nova técnica que beneficiaria amplamente outros usuários e pesquisadores que estudam a dinâmica”.

Büttner acrescentou: “Precisamos de quase um ano para entender completamente a física que encontramos e desenvolver uma explicação para a dinâmica que vimos. Em retrospectiva, o experimento em si foi a parte mais fácil de tudo. O verdadeiro trabalho foi o desenvolvimento da técnica e então a explicação da física.”

Os pesquisadores concordaram que um dos principais ingredientes para esse avanço foi a equipe diversificada de especialistas que eles reuniram para essa tarefa. Eles esperam que muitos outros grupos de pesquisa se beneficiem do CCI. Enquanto eles se preparam para aplicar o CCI a uma gama mais ampla de dinâmicas anteriormente inacessíveis, bem como expandir a técnica para outras fontes de raios X, eles também estão trabalhando na implementação do aprendizado de máquina para tornar a análise do CCI menos manual e mais acessível por um grupo ainda mais amplo. comunidade.

A equipe para este trabalho consistia em Christopher Klose, Michael Schneider, Stefan Eisebitt e Bastian Pfau do Max Born Institute, Felix Büttner e Riccardo Battistelli do Helmholtz-Zentrum Berlin, Wen Hu, Claudio Mazzoli, Andi Barbour e Stuart B. Wilkins do o National Synchrotron Light Source II no Brookhaven National Laboratory, Kai Litzius, Ivan Lemesh, Jason M. Bartell, Mantao Huang e Geoffrey SD Beach do Massachusetts Institute of Technology, Christian M. Günther da Technische Universität Berlin.

O NSLS-II é uma instalação para usuários do Escritório de Ciências do Departamento de Energia (DOE) dos EUA, localizada no Laboratório Nacional Brookhaven do DOE.

Este trabalho foi apoiado pelo DOE Office of Science.

Com informações de Science Daily.