나노기술 및 정책 정보

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● 고바야시 켄스케 교수(도쿄대) 연구팀이 나노 다이아몬드 중의 질소 공공(空孔) 중심의 자장 의존성의 정밀 측정 결과를 기계학습함으로써 기존보다 정확성이 높은 자장 이미징에 성공

● 기계학습 방법인 ‘가우스 과정 회귀’를 이용하여 물리 모델을 사용하지 않는 자장 추정법을 개발

● 입력 데이터, 출력 변수를 각각 스펙트럼과 자장 강도에 대응시키고 헬름홀츠 코일을 이용하여 정밀 측정한 나노 다이아몬드의 자장 의존성을 트레이닝 데이터로 이용했으며, 얻어진 함수를 이용하여 트레이닝 데이터로 사용하지 않은 스펙트럼을 테스트 데이터로 하여 자장 강도를 추정하고 헬름홀츠 코일에서 생성된 자장 강도와 비교함으로써 정확성을 검증

Scientific Reports (2022.09.01.), Accurate magnetic field imaging using nanodiamond quantum sensors enhanced by machine learning