Die Nanophysik gehört zu den bedeutendsten Forschungsgebieten zur Weiterentwicklung nano- und quantentechnologischer Anwendungen. Insbesondere erfordern die Erhöhung der Empfindlichkeit und die Miniaturisierung ein tiefergehendes Verständnis der strukturellen und physikalischen Eigenschaften auf atomarer Skala.
Ein Fokus liegt auf der Analyse von Einzelmolekülen und ihren einzigartigen Eigenschaften, insbesondere in Bezug auf die Emission von Licht. Ein zentraler Aspekt unserer Forschung ist die Entwicklung und das Verständnis von Einzelphotonenemittern. Diese Quantenlichtquellen sind von entscheidender Bedeutung für die Realisierung zukünftiger Technologien in der Quantenkommunikation und Quanteninformationsverarbeitung.
In der modernen Nanotechnologie spielt die Identifikation von Biomolekülen auf der Nanoskala eine entscheidende Rolle. Eine vielversprechende Methode zur Untersuchung dieser Moleküle ist die Rastertunnelmikroskopie (STM). Diese Technik ermöglicht es, die Oberfläche von Materialien mit einer atomaren Auflösung abzubilden. Kürzlich konnten wir die Auflösung einzelner Bauteile in Zuckern und Peptiden auf Oberflächen präzise identifizieren. Diese Methode eröffnet neue Möglichkeiten zur Erforschung von Biomolekülen, die für biotechnologische und medizinische Anwendungen von großer Bedeutung sind.
Zur kontrollierten Abscheidung komplexer Biomoleküle unter Ultrahochvakuumbedingungen wird ein Electrospray Ion Beam Deposition (ESIBD) System entwickelt und gebaut. Dieses programmierbare System ermöglicht die atomare Untersuchung organischer Moleküle mit Quantentechnologie-Anwendungen mittels Rastertunnelmikroskopie. Zentrale Innovationen umfassen modulares Kammerdesign, RF-Betrieb mit rechteckigen Spannungsverläufen für verbesserte Massenfilterung und Python-basierte Steuerungssoftware. Das System ermöglicht präzise Abscheidung nicht-flüchtiger Moleküle wie Peptide und Photosynthese-Bausteine auf saubere Oberflächen und fördert die Forschung in Quantenkommunikation und Einzelphotonquellen.
Mit künstliche Intelligenz (KI) kann die Analyse von Abbildungen, die mit bildgebenden Methoden erfasst werden, erheblich optimiert werden. Insbesondere ermöglicht KI eine schnellere und weniger voreingenommene Auswertung der Messdaten, was zu präziseren Ergebnissen führen kann. Ein wichtiger Aspekt dabei ist das Training der Algorithmen über synthetische Daten, wodurch die Limitierung der wenigen zur Verfügung stehenden Messdaten Umgangen wird. Insgesamt trägt die Kombination von KI und synthetischen Daten dazu bei, die Analyseprozesse deutlich zu beschleunigen.
Batterien sind essenzielle Energiespeicher, deren Effizienz und Lebensdauer stark von dem Aufbau der Elektroden beeinflusst wird. Die Oberflächenanalyse der Elektroden ermöglicht ein tieferes Verständnis über die Ursache der Kapazitätsverluste und des Alterungsprozesses sowie dem Einfluss von Verunreinigungen. Mit oberflächensensitiven Techniken wie XPS und REM können Veränderungen in der chemischen Zusammensetzung und Struktur vermessen werden.