Des chercheurs de l’Université de Washington à St.Louis menés par l’ingénieur optique Jinyang Liang ont pu filmer un « bang supersonique » de la lumière pour la toute première fois en utilisant un type de caméra ultrarapide capable de filmer mille milliards d’images par seconde.
Un « bang supersonique » de la lumière (aussi connu sous le nom de cône photonique de Mach) est créé lorsque quelque chose voyage plus vite que les ondes qu’il émet à la manière d’un avion dépassant la vitesse du son (bang sonique) par exemple. Pour la lumière, c’est la même chose, mais comment ça marche ? A priori, rien ne peut voyager plus vite que la vitesse de la lumière dans le vide, soit environ 300 000 kilomètres par seconde, mais la lumière peut être ralentie : elle traverse en effet certains matériaux plus rapidement que d’autres. C’est ainsi que l’équipe a pu filmer le cône photonique de Mach.
Pour cette expérience détaillée dans la revue Sciences Advances, les chercheurs ont créé un canal entre deux plaques de caoutchouc en silicone et d’oxyde d’aluminium en poudre. Ils ont rempli l’espace avec de la fumée de glace carbonique puis ont tiré une impulsion laser de sept picosecondes (10 −12 seconde) qui a dispersé les particules en suspension. Étant donné que la lumière a traversé plus lentement les parois du tunnel que la glace sèche, il en résulte la création d’un cône photonique de Mach, comme vous pouvez le voir ci-dessous :
C’est donc la première fois que cet événement unique est capturé en temps réel. Pour se faire, les chercheurs ont capturé trois vues différentes pour le même événement. Une vue a capturé une séquence d’images, tandis que les deux autres vues ont enregistré le moment de la prise de vue. De cette manière, ils ont pu classer les images dans le bon ordre.
La technique pourrait être utilisée pour comprendre d’autres événements ultrarapides, notamment dans les domaines de la médecine et des neurosciences : « Notre caméra est assez rapide pour observer les réponses neuronales et l’image du trafic en direct dans le cerveau », explique Jinyang Liang. « Nous espérons à l’avenir pouvoir utiliser notre système afin d’étudier les réseaux de neurones pour mieux comprendre le fonctionnement du cerveau. »
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