論文の概要: Deep Generative Learning of Magnetic Frustration in Artificial Spin Ice from Magnetic Force Microscopy Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.17726v1
• Date: Wed, 23 Jul 2025 17:40:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-24 22:33:15.111605
• Title: Deep Generative Learning of Magnetic Frustration in Artificial Spin Ice from Magnetic Force Microscopy Images
• Title（参考訳）: 磁気力顕微鏡画像による人工スピン氷の磁気フラストレーションの深部学習
• Authors: Arnab Neogi, Suryakant Mishra, Prasad P Iyer, Tzu-Ming Lu, Ezra Bussmann, Sergei Tretiak, Andrew Crandall Jones, Jian-Xin Zhu,
• Abstract要約: 本研究は,スピンレンズ配置のネット磁気モーメントと方向方向の計算を自動化する。 第一段階では、スピンアイス構造内の磁気モーメントと方向を正確に予測するために機械学習モデルを訓練する。 提案手法の第2段階は、フラストレーションのある頂点とナノ磁気セグメントの正確な同定と予測を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Increasingly large datasets of microscopic images with atomic resolution facilitate the development of machine learning methods to identify and analyze subtle physical phenomena embedded within the images. In this work, microscopic images of honeycomb lattice spin-ice samples serve as datasets from which we automate the calculation of net magnetic moments and directional orientations of spin-ice configurations. In the first stage of our workflow, machine learning models are trained to accurately predict magnetic moments and directions within spin-ice structures. Variational Autoencoders (VAEs), an emergent unsupervised deep learning technique, are employed to generate high-quality synthetic magnetic force microscopy (MFM) images and extract latent feature representations, thereby reducing experimental and segmentation errors. The second stage of proposed methodology enables precise identification and prediction of frustrated vertices and nanomagnetic segments, effectively correlating structural and functional aspects of microscopic images. This facilitates the design of optimized spin-ice configurations with controlled frustration patterns, enabling potential on-demand synthesis.
• Abstract（参考訳）: 原子分解能を持つ顕微鏡画像の大規模なデータセットの増加は、画像内に埋め込まれた微妙な物理現象を識別し分析する機械学習手法の開発を促進する。 本研究は,ハニカム格子状スピンアイス試料の顕微鏡像をデータセットとして用いて,スピンアイス構成のネット磁気モーメントと方向方向の計算を自動化する。 ワークフローの第一段階では、機械学習モデルはスピンレンズ構造内の磁気モーメントと方向を正確に予測するために訓練される。 可変オートエンコーダ(VAEs)は、非教師付き深層学習技術であり、高品質な合成磁気力顕微鏡(MFM)画像を生成し、遅延特徴表現を抽出し、実験およびセグメンテーション誤差を低減する。 提案手法の第2段階は, フラストレーションされた頂点とナノ磁気セグメントの正確な同定と予測を可能にし, 顕微鏡画像の構造的, 機能的側面を効果的に関連づけるものである。 これにより、制御されたフラストレーションパターンを持つ最適化されたスピンレンズ構成の設計が容易になり、オンデマンド合成が可能となる。

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