自旋電子學(xué)涉及電子的內(nèi)部自旋和電子工程。目前，正在積極開展相關(guān)研究，以解決現(xiàn)有硅半導(dǎo)體的集成局限性，開發(fā)下一代超低功耗、高性能半導(dǎo)體。磁性材料是開發(fā)自旋電子器件(如MRAM磁阻隨機(jī)存取存儲(chǔ)器)最常用的材料之一。因此，通過分析磁哈密頓量及其參數(shù)，準(zhǔn)確識(shí)別磁性材料的熱穩(wěn)定性、動(dòng)態(tài)行為和基態(tài)構(gòu)型等性質(zhì)具有重要意義。

過去，為了更準(zhǔn)確、更深入地了解磁性材料的性質(zhì)，需要通過各種實(shí)驗(yàn)直接測(cè)量磁性哈密頓量參數(shù)，這需要耗費(fèi)大量的時(shí)間和資源。為了克服這些困難，韓國(guó)研究人員開發(fā)了一種人工智能(AI)系統(tǒng)，可以實(shí)時(shí)分析磁性系統(tǒng)。

韓國(guó)科學(xué)技術(shù)研究所(KIST)宣布，其聯(lián)合研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)出一種技術(shù)，可以利用人工智能技術(shù)，從自旋結(jié)構(gòu)圖像中估計(jì)出磁哈密頓參數(shù)。該團(tuán)隊(duì)由北京科技大學(xué)(SpinConvergenceResearchCenter)的海永權(quán)博士(HeeyongKwon)和君士坦丁博士(JunwooChoi)以及北京大學(xué)(KyungHeeUniversity)的張永元教授(ChangyeonWon)領(lǐng)導(dǎo)。

研究人員構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并用機(jī)器學(xué)習(xí)算法和現(xiàn)有的磁疇圖像對(duì)其進(jìn)行訓(xùn)練。結(jié)果表明，通過輸入電子顯微鏡獲得的自旋結(jié)構(gòu)圖像，可以實(shí)時(shí)估計(jì)磁哈密頓參數(shù)。此外，與實(shí)驗(yàn)參數(shù)相比，人工智能系統(tǒng)的估計(jì)誤差小于1%，具有較高的精度。該團(tuán)隊(duì)表示，使用開發(fā)的人工智能系統(tǒng)，可以通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)實(shí)時(shí)完成材料參數(shù)評(píng)估過程。這個(gè)過程過去需要幾十個(gè)小時(shí)才能完成。

科學(xué)研究院的熙永權(quán)博士說:“我們提出了一種新的方法來展示如何使用人工智能技術(shù)來分析磁系統(tǒng)的性能。預(yù)計(jì)利用這種新方法，通過人工智能技術(shù)研究物理系統(tǒng)，將縮小實(shí)驗(yàn)值與理論值之間的差距，進(jìn)一步整合人工智能技術(shù)與基礎(chǔ)科學(xué)研究，拓展新的研究領(lǐng)域。”

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標(biāo)簽：人工智能,半導(dǎo)體材料分析