論文の概要: Toward deep-learning-assisted spectrally-resolved imaging of magnetic noise

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.01107v1
• Date: Mon, 1 Aug 2022 19:18:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-02 18:55:50.030255
• Title: Toward deep-learning-assisted spectrally-resolved imaging of magnetic noise
• Title（参考訳）: 深層学習による磁気ノイズのスペクトル分解イメージングに向けて
• Authors: Fernando Meneses, David F. Wise, Daniela Pagliero, Pablo R. Zangara, Siddharth Dhomkar, and Carlos A. Meriles
• Abstract要約: 本研究では,基礎となるゆらぎ磁場のスペクトル密度を効率的に再構成するディープニューラルネットワークを実装した。 これらの結果は、色中心に基づくナノスケールセンシングとイメージングに機械学習手法を適用する機会を生み出す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.77024349608834
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent progress in the application of color centers to nanoscale spin sensing makes the combined use of noise spectroscopy and scanning probe imaging an attractive route for the characterization of arbitrary material systems. Unfortunately, the traditional approach to characterizing the environmental magnetic field fluctuations from the measured probe signal typically requires the experimenter's input, thus complicating the implementation of automated imaging protocols based on spectrally resolved noise. Here, we probe the response of color centers in diamond in the presence of externally engineered random magnetic signals, and implement a deep neural network to methodically extract information on their associated spectral densities. Building on a long sequence of successive measurements under different types of stimuli, we show that our network manages to efficiently reconstruct the spectral density of the underlying fluctuating magnetic field with good fidelity under a broad set of conditions and with only a minimal measured data set, even in the presence of substantial experimental noise. These proof-of-principle results create opportunities for the application of machine-learning methods to color-center-based nanoscale sensing and imaging.
• Abstract（参考訳）: カラーセンタのナノスケールスピンセンシングへの応用の最近の進歩は、ノイズスペクトロスコピーと走査プローブイメージングを組み合わせることで、任意の材料システムのキャラクタリゼーションのための魅力的な経路となっている。 残念ながら、測定されたプローブ信号から環境磁場変動を特徴付ける従来のアプローチは、実験者の入力を必要とするため、スペクトル分解ノイズに基づく自動撮像プロトコルの実装が複雑になる。 本稿では,外付けのランダム磁気信号の存在下でのダイヤモンドの色中心の応答を探索し,関連するスペクトル密度に関する情報を定量的に抽出するディープニューラルネットワークを実装した。 異なる種類の刺激下で連続した連続的な測定を連続的に行うことで, 基礎となるゆらぎ磁場のスペクトル密度を, 広い条件条件下で, かつ, 十分な実験ノイズが存在する場合でも, 最小限の測定データセットで効率的に再構成できることが示される。 これらの実証結果は、色中心に基づくナノスケールセンシングとイメージングに機械学習手法を適用する機会を生み出す。

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