Российские учёные нашли новый способ изучать материалы будущего — с помощью света. Такой подход позволит значительно проще исследовать сложные состояния вещества, от которых зависят создание новых материалов, развитие квантовой электроники и твердотельных квантовых симуляторов. Подробности раскрыли  в компании «Росатом квантовые технологии».

Исследователи из Российского квантового центра, Университета ИТМО и МФТИ впервые показали, что коллективное поведение электронов в ультратонком материале можно наблюдать оптическим способом. Результаты работы опубликованы в научном журнале Physical Review B. Исследование выполнено в рамках дорожной карты по развитию квантовых вычислений, которой руководит госкорпорация «Росатом».

Результат важен для изучения материалов, в которых частицы начинают вести себя как единая система. Именно такие коллективные эффекты лежат в основе сверхпроводимости, необычного магнетизма и новых электронных состояний. Их понимание необходимо для разработки материалов нового поколения, квантовых устройств и более эффективной электроники.

Во время эксперимента учёные наблюдали так называемый вигнеровский кристалл — состояние, при котором сильно охлаждённые электроны перестают двигаться хаотично и выстраиваются в регулярную структуру. Такое состояние удалось зафиксировать в монослое диселенида вольфрама — двумерном полупроводнике толщиной около одного нанометра, который примерно в сто тысяч раз тоньше человеческого волоса. Впервые признаки такого электронного кристалла удалось увидеть через отклик материала на свет без использования сильного магнитного поля.

По словам руководителя научной группы Российского квантового центра и МФТИ, одного из авторов работы Александра Чернова, новый подход даст исследователям более удобный инструмент для изучения квантовых состояний. Теперь для таких экспериментов не потребуется создавать сложные системы электрических контактов или использовать мощные магнитные поля.

В перспективе подобные двумерные структуры могут стать основой твердотельных квантовых симуляторов, которые помогут моделировать поведение сложных материалов — задачи, с которыми классические суперкомпьютеры зачастую не справляются из-за необходимости учитывать коллективное поведение огромного числа частиц.