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J-GLOBAL ID：202202231436453652   整理番号：22A0706516

静電発見原子間力顕微鏡【JST・京大機械翻訳】

Electrostatic Discovery Atomic Force Microscopy

著者 (13件)： Oinonen Niko (Department of Applied Physics, Aalto University, Finland) ,  Xu Chen (Department of Applied Physics, Aalto University, Finland) ,  Alldritt Benjamin (Department of Applied Physics, Aalto University, Finland) ,  Canova Filippo Federici (Department of Applied Physics, Aalto University, Finland) ,  Canova Filippo Federici (Nanolayers Research Computing Ltd, United Kingdom) ,  Urtev Fedor (Department of Applied Physics, Aalto University, Finland) ,  Urtev Fedor (Department of Computer Science, Aalto University, Finland) ,  Cai Shuning (Department of Applied Physics, Aalto University, Finland) ,  Krejci Ondrej (Department of Applied Physics, Aalto University, Finland) ,  Kannala Juho (Department of Computer Science, Aalto University, Finland) ,  Liljeroth Peter (Department of Applied Physics, Aalto University, Finland) ,  Foster Adam S. (Department of Applied Physics, Aalto University, Finland) ,  Foster Adam S. (WPI Nano Life Science Institute (WPI-NanoLSI), Kanazawa University, Japan)
資料名： ACS Nano  (ACS Nano)
巻： 16  号： 1  ページ： 89-97  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2326A  ISSN： 1936-0851  CODEN： ANCAC3  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 高分解能原子および電子構造を提供する間,走査プローブ顕微鏡技術は,同じスケールで信頼できる静電特性評価を提供する際に大きな挑戦を見出した。本研究では,官能化チップを有する原子間力顕微鏡画像から直接静電ポテンシャルの即時マップを提供する機械学習ベース法,静電発見原子間力顕微鏡を提供した。これを種々の分子系の静電特性を特性化し,参照シミュレーションに直接比較し,良好な一致を示した。この手法は,最小の計算オーバヘッドを持つ任意のシステムに対して,信頼できる原子スケールの静電マップを提供する。Copyright 2022 American Chemical Society All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  電位 ,  電子構造 ,  長さ ,  計算 ,  キャラクタリゼーション ,  高分解能 ,  分子系 ,  官能化 ,  走査型プローブ顕微鏡 ,  *原子間力顕微鏡 ,  機械学習
準シソーラス用語： 静電気学 ,  静電ポテンシャル ,  オーバヘッド ,  原子スケール , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 原子間力顕微鏡 ,  機械学習 ,  チップ官能化 ,  化学的同定 ,  静電気学

分類 (2件)： 蛋白質・ペプチド一般  (EB03010N) ,  固-液界面  (CB12050B)

タイトルに関連する用語 (2件)： 発見 ,  原子間力顕微鏡