Väitös teknillisen fysiikan alalta, Benjamin Alldritt

Ensimmäistä kertaa kolmiulotteisten nanorakenteiden ominaisuudet tunnistettiin käyttämällä atomivoimamikroskopian (AFM) ja koneoppimisen yhdistelmää. Tässä väitöskirjassa tutkittiin, miten voidaan suoraan ennustaa yksittäisen kamferimolekyylin molekyylirakenne, tunnistaa yksittäisten molekyylien tärkeimmät piirteet suoraan niiden kuvista ja automatisoida kriittisiä tehtäviä atomimittakaavakuvauksessa. Näiden molekyylien ja näiden koneoppimismallien luoman reitin onnistunut kuvantaminen avaa oven korkearesoluutioisen AFM:n soveltamiseen monimutkaisempiin järjestelmiin, joissa rutiinikuvaus atomimittakaavassa olisi merkittävä läpimurto.

Yksittäisten atomien ja molekyylien alueen tutkimiseen käytettiin mikroskooppia, joka perustuu atomivoimiin valonsäteiden tai elektronien sijaan. Analogisesti levysoittimen kanssa tämä instrumentti käyttää atomin terävän neulan päätä "lukemaan" pinnan kuoppia ja uria. Pinnalla olevien atomien havaitsemiseksi mikroskoopilla mitataan kärjen taipuma, joka voi muuttua vain nanometrin murto-osan – millimetrin miljoonasosan. Vaikka nämä mikroskoopit ovat olleet olemassa 1980-luvulta lähtien, niiden ominaisuudet ovat viime aikoina laajentuneet vaihtamalla viimeisiä atomeja kärjen päässä. Kun yksi molekyyli, kuten hiilimonoksidi, oli kiinnitetty kärjen päähän, saavutettiin merkittävä lisäys avaruudellisessa resoluutiossa. Suurin osa tällä menetelmällä tunnistetuista molekyyleistä lepää tasaisesti pinnalla ja on helppo tulkita. Haasteena ovat ei-litteät molekyylit, jotka voivat käpristyä pallon muotoon tai niissä voi olla kappaleita, jotka työntyvät esiin oudoissa kulmissa. Jopa taitavalle kokeelliselle tutkijalle tämä kuva on vaikea tulkita. Kuvien luokittelusta on tullut kukoistava ala syväoppimismenetelmien ja halpojen laitteistojen edistymisen ansiosta. Rakennettiin useita koneoppimismalleja, joiden avulla oli mahdollista analysoida huomattavia määriä kokeellista dataa, tunnistaa tärkeimmät ominaisuudet ja vähentää mahdollisten molekyyliratkaisujen määrää kokeellisista kuvista.

Yhteenvetona voidaan todeta, että tämä väitöskirja auttaa laajentamaan nanomittakaavan työkalupakin työkalujen määrää, jotka auttavat automatisoimaan laboratorion perustehtävät ja tunnistamaan yksittäisten molekyylien keskeiset molekyyliominaisuudet. Nämä työkalut ovat tärkeitä funktionaalisten ryhmien tunnistamisessa tuntemattomissa molekyyleissä sekä innovatiivisissa biotieteiden ja biokemian tutkimuksissa.

Vastaväittäjä on professori Philip Moriarty, University of Nottingham, UK

Kustos on professori Peter Liljeroth, Aalto-yliopiston perustieteiden korkeakoulu, teknillisen fysiikan laitos

Väittelijän yhteystiedot: [email protected]

Väitöstilaisuus järjestetään etäyhteydellä Zoomissa. Linkki tilaisuuteen

Väitöskirja on julkisesti nähtävillä 10 päivää ennen väitöstä Aalto-yliopiston julkaisuarkiston verkkoriiputussivulla.

Elektroninen väitöskirja