Deep Generative Learning of Magnetic Frustration in Artificial Spin Ice from Magnetic Force Microscopy Images
Arnab Neogi, Suryakant Mishra, Prasad P Iyer, Tzu-Ming Lu, Ezra Bussmann, Sergei Tretiak, Andrew Crandall Jones, Jian-Xin Zhu
具有原子分辨率的越来越大型的微观图像数据集促进了机器学习方法的开发,以识别和分析嵌入在图像中的细微物理现象。 在这项工作中,蜂窝晶格自旋冰样品的微观图像作为数据集,我们从中自动计算净磁矩和自旋冰配置的方向。 在我们工作流程的第一阶段,机器学习模型经过训练,可以准确预测自旋冰结构中的磁矩和方向。 Variational Autoencoders(VAEs)是一种新兴的无监督深度学习技术,用于生成高质量的合成磁力显微镜(MFM)图像并提取潜在的特征表示,从而减少实验和分割错误。 提出的第二阶段方法能够精确识别和预测受挫的顶点和纳米磁段,有效地将微观图像的结构和功能方面联系起来。 这有利于设计优化的自旋冰配置,具有受控制的挫折模式,从而实现潜在的按需合成。
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...