論文の概要: Machine-learning-enhanced quantum sensors for accurate magnetic field imaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.00380v1
• Date: Tue, 1 Feb 2022 12:48:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-02 16:02:08.938297
• Title: Machine-learning-enhanced quantum sensors for accurate magnetic field imaging
• Title（参考訳）: 高精度磁場イメージングのための機械学習量子センサ
• Authors: Moeta Tsukamoto, Shuji Ito, Kensuke Ogawa, Yuto Ashida, Kento Sasaki and Kensuke Kobayashi
• Abstract要約: 磁場の局所検出はナノ・マイクロ材料の特徴付けに不可欠である。 ダイヤモンドナノ粒子(ナノダイヤモンド)は、空間分解能を高める魅力的な機会を提供する。 このようなランダム指向ナノダイアモンドアンサンブル(NDE)の物理モデルが利用可能であるが、実際の実験条件の複雑さは依然として磁場の低減の精度を制限している。 ここでは,NDEと機械学習を組み合わせた1.8mu$Tの高精度な磁場イメージングを物理モデルなしで実演する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Local detection of magnetic fields is crucial for characterizing nano- and micro-materials and has been implemented using various scanning techniques or even diamond quantum sensors. Diamond nanoparticles (nanodiamonds) offer an attractive opportunity to chieve high spatial resolution because they can easily be close to the target within a few 10 nm simply by attaching them to its surface. A physical model for such a randomly oriented nanodiamond ensemble (NDE) is available, but the complexity of actual experimental conditions still limits the accuracy of deducing magnetic fields. Here, we demonstrate magnetic field imaging with high accuracy of 1.8 $\mu$T combining NDE and machine learning without any physical models. We also discover the field direction dependence of the NDE signal, suggesting the potential application for vector magnetometry and improvement of the existing model. Our method further enriches the performance of NDE to achieve the accuracy to visualize mesoscopic current and magnetism in atomic-layer materials and to expand the applicability in arbitrarily shaped materials, including living organisms. This achievement will bridge machine learning and quantum sensing for accurate measurements.
• Abstract（参考訳）: 磁場の局所検出はナノ材料やマイクロ材料の特徴付けに不可欠であり、様々な走査技術やダイヤモンド量子センサーを用いて実装されている。 ダイヤモンドナノ粒子(ナノダイヤモンド)は、表面に取り付けるだけで、わずか10nm以内で容易にターゲットに近づくことができるため、高い空間分解能を得る魅力的な機会を提供する。 このようなランダム指向ナノダイアモンドアンサンブル(NDE)の物理モデルが利用可能であるが、実際の実験条件の複雑さは依然として磁場の低減の精度を制限している。 ここでは、NDEと機械学習を物理モデルなしで組み合わせた1.8$\mu$Tの高精度な磁場イメージングを実演する。 また,nde信号の場方向依存性を発見し,ベクトル磁気計測の応用の可能性と既存モデルの改良を示唆した。 さらにNDEの性能を向上し, 原子層材料中のメソスコピック電流と磁気を可視化し, 生体を含む任意の形状の材料への適用性を高める。 この成果は、正確な測定のために機械学習と量子センシングを橋渡しする。

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