분자 진동 정보 감지를 개선하기 위한 "스트레칭" 시간

May 31, 2023

도쿄 대학 2023년 3월 4일

먼저 샘플에 적외선을 비춥니다. 빛이 샘플과 상호 작용한 후 결과 파장은 저에너지 적외선에서 고에너지 근적외선 파장으로 '상향 변환'됩니다. 근적외선 펄스는 본질적으로 시간에 따라 펄스를 "늘리는" 광섬유를 통해 이동합니다. 근적외선 광검출기가 펄스를 감지합니다. 왼쪽 하단 모서리에 삽입된 그림은 3개의 연속 시점에서 기체 CH4 분자의 투과율 스펙트럼을 보여줍니다. 신용: Hashimoto et. 알. 2023년

이 초고속 적외선 분광법 방법은 실험 분자 과학에서 충족되지 않은 많은 요구 사항을 충족하여 다양한 고속 현상을 자세히 밝혀줍니다.

Infrared spectroscopy is a non-invasive tool to identify unknown samples and known chemical substances. It is based on how different molecules interact with infrared light. You may have seen this tool at airports, where they screen for illicit drugs. The technique has many applications: liquid biopsy, environmental gas monitoring, contaminant detection, forensic analyses, exoplanetAn exoplanet (or extrasolar planet) is a planet that is located outside our Solar System, orbiting around a star other than the Sun. The first suspected scientific detection of an exoplanet occurred in 1988, with the first confirmation of detection coming in 1992." data-gt-translate-attributes="[{"attribute":"data-cmtooltip", "format":"html"}]"> 외계 행성 검색 등. 그러나 전통적인 적외선 분광법 방법은 낮은(시간적) 해상도 데이터를 제공합니다. 스펙트럼 데이터 수집은 느린 프로세스이기 때문에 일반적으로 정적 샘플에만 적용됩니다.

빠르게 변화하는 현상을 감지하려면 여러 번의 빠른 측정이 필요합니다. 도쿄대학교 이데구치 교수와 그의 팀 덕분에 이제 고속, 고해상도 스펙트럼 데이터를 얻을 수 있게 되었습니다. 연구팀은 초당 1,000만 스펙트럼의 속도로 1,000개의 스펙트럼 요소로 적외선 스펙트럼을 측정할 수 있는 상향변환 시간 신장 적외선 분광법(UC-TSIR)을 발견했습니다.

분자 내의 원자는 단단한 스프링으로 연결되어 있는 구체처럼 서로 결합되어 있습니다. 물질에 적외선(2~20μm 파장)을 조사합니다. 적외선 에너지를 흡수하고 "스프링"이 진동합니다. 진동 운동의 범위는 분자의 구조에 따라 다릅니다. 따라서 물질이 흡수하는 파장 범위, 즉 흡수 스펙트럼을 감지하여 물질의 특성을 식별하고 추론할 수 있습니다.

"With recent improvements in the capability of analyzing spectra using machine learningMachine learning is a subset of artificial intelligence (AI) that deals with the development of algorithms and statistical models that enable computers to learn from data and make predictions or decisions without being explicitly programmed to do so. Machine learning is used to identify patterns in data, classify data into different categories, or make predictions about future events. It can be categorized into three main types of learning: supervised, unsupervised and reinforcement learning." data-gt-translate-attributes="[{"attribute":"data-cmtooltip", "format":"html"}]"> 기계 학습 및 기타 기술을 활용하여 적외선 분광학 방법에서는 대량의 분자 진동 정보를 빠르게 획득하는 것이 필수적입니다. 우리는 그것을 달성하기 위해 적외선 분광학 방법을 개발하고 싶었습니다."라고 이데구치 교수는 연구팀의 동기를 설명했습니다.

기존의 시간 신장 적외선 분광법 데이터는 측정 가능한 스펙트럼 요소가 더 적습니다(~30개). 왜냐하면 장비가 현재 광학 기술이 제한되어 있는 적외선 영역에서 작동하기 때문입니다. Hashimoto 박사는 "UC-TSIR은 파장 변환 기술(업컨버젼)을 사용하여 분자 진동 정보가 포함된 적외선 펄스를 근적외선 펄스로 변환하고 근적외선 영역의 펄스를 일시적으로 늘려 감지함으로써 한계를 뛰어 넘었습니다."라고 말했습니다. 기존 방법에 비해 UC-TSIR은 30배 이상 더 많은 스펙트럼 요소와 400배 더 나은 스펙트럼 분해능을 제공합니다. UC-TSIR은 기체 분자의 연소, 생체 분자의 비가역적 화학 반응과 같은 고속 현상을 높은 시간 분해능으로 추적할 수 있습니다.