Вчені створили нанокрапки для яскравіших екранів

Американці проводять багато часу перед екранами своїх пристроїв. Зображення на цих екранах складаються з пікселів — крихітних крапок, що представляють окрему точку кольору. Вчені з Університету Пенсільванії, включаючи стипендіата Національного наукового фонду Ніколаса Трейнера, нещодавно відкрили процес, який може зробити зображення на телефонах, моніторах та телевізорах ще яскравішими.

Дослідження Університету Пенсільванії показує, що світло, яке випромінюють двовимірні матеріали, можна змінити шляхом вбудовування в них другого, дуже малого двовимірного матеріалу, який називається нанокрапкою. Ця нанокрапка у вісімдесят тисяч разів менша за ширину людської волосини. Контролюючи розмір нанокрапки через процес, який називається квантовим обмеженням, вчені можуть змінювати колір та частоту випромінюваного світла.

Сайфанендра Бачу, головний автор дослідження, пояснює принцип роботи: «Подумайте про те, як працюють OLED дисплеї. Кожен піксель має власне крихітне джерело світла позаду себе, тому ви можете контролювати точний колір або яскравість кожного з них. Це дозволяє екрану показувати справжній чорний колір та точні кольори, такі як червоний, зелений та синій. Якщо ви покращите цей процес, ви зробите зображення набагато чіткішим та яскравішим».

Відкриття нанокрапок матиме застосування далеко за межами чіткіших та ефективніших дисплеїв на екранах. Квантове обмеження, якого вчені досягли з нанокрапками, створює тип фундаментальної частинки, яка називається екситон. Ця частинка транспортує енергію, але не несе заряду. Екситони впливають на поведінку напівпровідників, і можливість точно контролювати екситони, що дозволяє цей новий розвиток, може призвести до швидшого та безпечнішого квантового обчислення.

Покращене квантове обчислення має наслідки для галузей, що варіюються від кібербезпеки до розробки нових матеріалів та ліків, а також покращення ефективності та точності алгоритмів штучного інтелекту та машинного навчання. У сфері кібербезпеки це може зробити онлайн-присутність людини, транзакції та інтернет загалом більш безпечними.

Технологія OLED, яка використовується в сучасних цифрових екранах, вже дозволяє створювати дисплеї з високою якістю зображення. Кожен піксель у таких дисплеях має власне джерело світла, що забезпечує точне відтворення кольорів та справжній чорний колір. Однак нове відкриття може значно покращити цю технологію.

Двовимірні матеріали, які використовуються в дослідженні, мають унікальні властивості завдяки своїй структурі. Коли в такі матеріали вбудовують нанокрапки, їхні оптичні властивості кардинально змінюються. Розмір нанокрапки відіграє вирішальну роль у визначенні характеристик випромінюваного світла.

Процес квантового обмеження дозволяє вченим точно контролювати поведінку електронів у нанокрапках. Це призводить до утворення екситонів — квазічастинок, які є зв'язаними станами електрона та дірки. Екситони можуть переносити енергію без перенесення електричного заряду, що робить їх особливо цінними для різних технологічних застосувань.

Контроль над екситонами відкриває нові можливості не лише для дисплейних технологій, але й для квантових обчислень. Квантові комп'ютери використовують принципи квантової механіки для обробки інформації способами, недоступними класичним комп'ютерам. Здатність точно контролювати екситони може призвести до створення більш стабільних та ефективних квантових систем.

Дослідження також має потенційні застосування в розробці нових матеріалів. Розуміння того, як нанокрапки впливають на властивості двовимірних матеріалів, може допомогти створити матеріали з заданими характеристиками для конкретних застосувань.

У фармацевтичній галузі покращені квантові обчислення можуть прискорити процес відкриття нових ліків. Квантові алгоритми можуть моделювати молекулярні взаємодії з набагато більшою точністю, ніж класичні методи, що може призвести до розробки ефективніших лікарських засобів.

Штучний інтелект та машинне навчання також можуть отримати значну користь від цього відкриття. Квантові алгоритми можуть обробляти певні типи задач експоненційно швидше за класичні алгоритми, що може революціонізувати галузі від розпізнавання образів до оптимізації складних систем.