M3eta: An extensible metadata scheme for advanced momentum microscopy in the age of big data

Die Photoelektronenspektroskopie (PES) hat sich zu einem vielseitigen Werkzeug zur Charakterisierung der elektronischen Eigenschaften neuartiger Quantenmaterialien entwickelt. Während PES historisch genutzt wurde, um die Zustandsdichte von Materialien in eindimensionalen Energiescans zu untersuchen, bieten moderne Datensätze heute detaillierte Einblicke in Banddispersionen und Topologien und sind unentbehrlich für alle Bereiche der modernen materialwissenschaftlichen Forschung. Die neueste Innovation in diesem Bereich – die Photoelektronen-Momentum-Mikroskopie (MM) – wendet die Prinzipien der hochauflösenden Bildgebung an, um tomografische Schnitte der elektronischen Struktur in einem hochdimensionalen Parameterspace aufzunehmen. Trotz der rasanten weltweiten Verbreitung der MM als universelles Werkzeug zur Materialcharakterisierung existiert derzeit kein universelles Schema zur Beschreibung des hochdiversen Satzes an Parametern – zum Beispiel, aber nicht beschränkt auf den Impulsvektor, Energie, Elektronenspin, Lichtpolarisation – die ein MM-Experiment beschreiben. Die Implementierung von findbaren, zugänglichen, interoperablen und wiederverwendbaren (FAIR) Prinzipien in der Momentum-Mikroskopie erfordert neue Metadatenschemata, die die Vielzahl an experimentellen Parametern beschreiben und somit gemessene Daten-Voxels mit den elektronischen Eigenschaften eines Materials verknüpfen.

Ziel von M³eta ist es, ein solches erweiterbares und nachhaltiges Metadatenschema für die Momentum-Mikroskopie zu etablieren, das zusammen mit den gemessenen Daten-Voxels in einer strukturierten Datei gespeichert wird. Dies wird die Grundlage für eine automatisierte und interaktive Werkzeugkette bilden, die die gespeicherten Metadaten interpretiert und diese Informationen nutzt, um Ansichten der multidimensionalen elektronischen Struktur eines Materials zu rekonstruieren.

M³eta ist ein gemeinsames Projekt der Helmholtz-Zentren FZJ and DESY, das im Rahmen der HMC-Projektkohorte 2022 gefördert wird.