Сложный механизм перемагничивания выявлен с помощью топологического анализа данных

Чтобы решить эту проблему, группа исследователей во главе с профессором Масато Коцуги из Токийского университета науки, Япония, разработала основанный на искусственном интеллекте метод количественного анализа функциональности материалов. В своей работе, опубликованной в журнале Science and Technology of Advanced Materials: Methods, команда использовала топологический анализ данных и разработала превосходный метод иерархического и интерпретативного анализа процессов перемагничивания. Проще говоря, превосходная иерархия означает, по мнению исследовательской группы, взаимосвязь между микро- и макросвойствами, которые обычно рассматриваются как изолированные, но в общей схеме совместно способствуют физическому объяснению.

Команда измерила сложность структур магнитного поля, используя непрерывную симметрию, математический инструмент, используемый в вычислительной топологии, который измеряет топологические характеристики непрерывных данных в нескольких масштабах. Команда также визуализировала процесс перемагничивания в двумерном пространстве, используя анализ основных компонентов, процедуру анализа данных, которая суммирует большие наборы данных с помощью меньших «суммарных индексов», что лучше облегчает визуализацию и анализ. Как объясняет профессор Коцуги, «анализ топологических данных может быть использован для объяснения сложного процесса перемагничивания и для количественной оценки стабильности структуры магнитного поля». Команда обнаружила, что с помощью этого анализа можно обнаружить тонкие изменения в структуре, которые не видны человеческому глазу и которые указывают на скрытую особенность, которая доминирует в стабильных/фиксированных процессах отражения. Им также удалось определить, почему макроскопический процесс отражения разветвляется на исходную микроскопическую структуру магнитного поля.

Новизна этого исследования заключается в его способности свободно связывать микроструктуры магнитного поля и макроскопические магнитные функции через иерархии, применяя последние математические достижения в топологии и машинном обучении. Это позволяет обнаруживать тонкие микроскопические изменения и последующее предсказание стабильного/диффузного состояния заранее, что до сих пор было невозможно. «Этот иерархический и очень понятный анализ должен улучшить надежность устройств спинтроники и наше понимание явления стохастического/детерминированного переполюсовки магнита», — говорит профессор Коцуги.

Интересно, что новый алгоритм с его превосходной объяснительной силой также можно применять для изучения хаотических явлений, таких как эффект бабочки. На технологическом фронте это, вероятно, повысит надежность записи на магнитную память следующего поколения и поможет в разработке новых устройств для устройств следующего поколения.

Источник истории:

Материалы Представление о Токийский университет науки. Примечание. Контент можно изменить по стилю и длине.