IRIS-Beamline an BESSY II mit Nanomikroskopie erweitert
Infrarotabbildung des Nucleolus im Zellkern einer Fibroblastenzelle. Der Skalenstrich entspricht 500 Nanometern. © HZB
Die Infrarot-Beamline IRIS am Speicherring BESSY II bietet nun eine vierte Option, um Materialien, Zellen und sogar Moleküle auf verschiedenen Längenskalen zu charakterisieren. Das Team hat die IRIS-Beamline mit einer Endstation für Nanospektroskopie und Nanoimaging erweitert, die räumliche Auflösungen bis unter 30 Nanometer ermöglicht. Das Instrument steht auch externen Nutzergruppen zur Verfügung.
Die Infrarot Beamline IRIS am Speicherring BESSY II ist die einzige Infrarot-Beamline in Deutschland, die auch externen Nutzergruppen zur Verfügung steht und ist entsprechend stark nachgefragt. Dr. Ulrich Schade, der für die Beamline verantwortlich ist, entwickelt die Instrumente gemeinsam mit seinem Team weiter, um einzigartige, hochmoderne IR-Spektroskopie-Experimentiertechniken zu ermöglichen.
Im Rahmen eines kürzlich durchgeführten größeren Upgrades der Beamline errichtete das Team zusammen mit dem Institut für Chemie der HUB ein zusätzliches Infrarot-Nahfeldmikroskop (scattering-type scanning near-field optical microscope).
„Mit dem Nanoskop können wir Strukturen kleiner als ein Tausendstel des Haardurchmessers auflösen und kommen somit in Bereiche der innersten Strukturen von zum Beispiel biologischen Systemen, Katalysatoren, Polymeren und Quantenmaterialien“, sagt Dr. Alexander Veber, der diese Erweiterung durchgeführt hat.
Die neue Nanospektroskopie-Endstation basiert auf einem optischen Rastermikroskop und ermöglicht Bildgebung und Spektroskopie mit Infrarotlicht mit einer räumlichen Auflösung von mehr als 30 nm. Um die Leistungsfähigkeit der neuen Endstation zu demonstrieren, untersuchte Veber einzelne Zellulose-Mikrofibrillen und bildete Zellstrukturen ab. Alle Endstationen sind für nationale und internationale Nutzergruppen verfügbar.
Förderung: Bundesministerium für Bildung und Forschung [grant No. project 05K19KH1 (SyMS)]; Germany's Excellence Strategy (grant No. EXC 2008-390540038 – UniSysCat).
arö
https://www.helmholtz-berlin.de/pubbin/news_seite?nid=26746;sprache=de
- Link kopieren
-
Weltweit nur an BESSY II: IR-Nanoskopie bei sehr langen THz-Wellenlängen
Ein HZB-Team hat an der IRIS-Beamline bei BESSY II neue experimentelle Optionen geschaffen: Die Infrarot-Nanoskopie mit einer räumlichen Auflösung von rund 50 nm bei sehr langen THz-Wellenlängen. Möglich wurde dies durch den „Low-Alpha-Betriebsmodus“ an BESSY II, ein besonderes zeitliches Muster von Lichtimpulsen. Weltweit ist BESSY II nun die einzige Synchrotronlichtquelle, die in einem Versuchsaufbau Nanoskopie im Bereich von 25 bis 4000 cm-1 anbietet – eine einzigartige Möglichkeit zur ultrabreitbandigen Charakterisierung komplexer Materialien im Nanobereich sowohl in den Lebenswissenschaften als auch in den Materialwissenschaften.
-
Ultraschnelle Entmagnetisierung - Dünneres Eisen, stärkere Wirkung
Je dünner eine Eisenschicht, desto leichter lässt sie sich durch einen Laserpuls entmagnetisieren. Forschende der Universität Duisburg-Essen haben gemeinsam mit dem Helmholtz-Zentrum Berlin und weiteren Partner:innen herausgefunden, warum das so ist: Entscheidend ist die magnetische Ordnung an den Grenzflächen des Materials. Die Erkenntnisse könnten langfristig dazu beitragen, neue Technologien für die magnetische Datenspeicherung zu entwickeln. Die Ergebnisse wurden in der Fachzeitschrift Advanced Science veröffentlicht.
-
Blinder Fleck für die Anordnung der Atome
Künstliche Intelligenz wird zunehmend eingesetzt, um Eigenschaften neuer Materialien vorherzusagen. Ein Forschungsteam aus Jena und den USA zeigt nun in einer im Fachjournal „Nature Computational Science“ Studie: Kommen dabei Sprachmodelle zum Einsatz, erfassen diese zwar zuverlässig, welche Atomsorten ein Material enthält. Informationen über deren räumliche Anordnung nutzen sie jedoch nur unzureichend. Selbst größere Modelle und mehr Trainingsdaten beheben diese Schwäche nicht. Für stark strukturabhängige Materialeigenschaften sind deshalb auf räumliche Strukturen spezialisierte KI-Modelle die verlässlichere Wahl. (DOI: 10.1038/s43588-026-01045-2)