Dentro i microchip che alimentano smartphone, computer e server non regna il caos, come per lungo tempo si è creduto. Un gruppo di ricercatori del Lawrence Berkeley National Laboratory e della George Washington University ha dimostrato che gli atomi non sono distribuiti in modo casuale, ma seguono schemi nascosti che influenzano direttamente le proprietà elettroniche dei semiconduttori.
La chiave di questa scoperta risiede nella cosiddetta short-range order (SRO), cioè una disposizione ordinata degli atomi su piccolissime distanze, impossibile da rilevare fino a oggi con i normali strumenti di osservazione. Il problema principale era la difficoltà tecnica: atomi come stagno o silicio, inseriti in quantità minime in un reticolo di germanio, non formano strutture ripetitive su larga scala. Questo rendeva invisibile il loro contributo all’interno del materiale.
Il team guidato da Andrew Minor, docente a Berkeley, ha combinato tecniche di microscopia elettronica all’avanguardia con modelli di intelligenza artificiale per risolvere l’enigma. Le prime immagini ottenute con il 4D-STEM, una variante della microscopia elettronica a trasmissione, risultavano troppo confuse a causa dei forti segnali emessi dal germanio. L’aggiunta di un filtro energetico ha permesso di migliorare il contrasto, rendendo finalmente visibili i deboli schemi atomici.
A quel punto è entrata in gioco l’AI. Una rete neurale addestrata in precedenza ha individuato sei motivi ricorrenti, delle vere e proprie “firme” dell’ordine atomico. Per confermarne l’esistenza, i ricercatori della George Washington University hanno simulato milioni di possibili configurazioni con un modello di machine learning. Solo confrontando i dati reali con le simulazioni è stato possibile riconoscere i pattern nascosti e descriverne la struttura.
“È la prima volta che riusciamo a vedere direttamente questi domini di ordine atomico a corto raggio”, ha spiegato Minor. E il risultato non è solo accademico: il band gap, cioè la caratteristica che determina la conduzione elettrica dei semiconduttori, dipende proprio da queste configurazioni. In altre parole, controllando la SRO si potrebbe modulare a piacimento il comportamento dei materiali, aprendo scenari enormi per l’elettronica di nuova generazione.
Le ricadute sono molteplici: computer quantistici più rapidi, dispositivi neuromorfici capaci di imitare il cervello umano e sensori ottici ad altissima precisione. “Stiamo aprendo la porta a una nuova era di tecnologia dell’informazione su scala atomica”, ha sottolineato Lilian Vogl, ricercatrice a Berkeley e prima autrice dello studio.
Ci sono ancora sfide aperte, come distinguere l’ordine nascosto dai difetti del materiale o dal movimento degli atomi a temperatura ambiente. La ricerca è stata pubblicata sulla rivista Science.
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