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Above a magnet only a few atomic layers thick, a diamond sensor records a map of the magnetic field, and the magnet itself stays out of sight. That is the problem a team at the University of Vienna set out to solve. Modern microscopes measure the field outside the material, not the pattern inside it, and many different internal patterns can produce the same external field. Working backwards has long been a challenge. In a study published in Physical Review Letters, the Vienna group, with colleagues in Dresden, Singapore and Ulsan, reports a method that reconstructs the hidden structure and also finds the distance to the sensor.
Por encima de un imán de apenas unas pocas capas atómicas, un sensor de diamante registra un mapa del campo magnético, mientras que el imán en sí permanece oculto. Ese es el problema que se propuso resolver un equipo de la Universidad de Viena. Los microscopios actuales miden el campo fuera del material, no el patrón interno, y muchas configuraciones internas distintas pueden producir el mismo campo externo. Razonar hacia atrás ha sido durante mucho tiempo un desafío. En un estudio publicado en Physical Review Letters, el grupo de Viena, con colegas de Dresde, Singapur y Ulsan, describe un método que reconstruye la estructura oculta y que además halla la distancia al sensor.
The trick is to stop guessing. The team, led by Claas Abert, combines machine learning with the laws of magnetism. The algorithm evaluates possible magnetic patterns and keeps the one that minimizes the material's physical energy while matching the measured field. 'We let the physical energy of the magnet decide which solution is realistic,' Abert says. Patterns that break basic physical laws are excluded automatically. The same logic applies to the sensor height. Magnetic fields weaken rapidly with distance, so a small error in that height distorts the reconstructed pattern. The software therefore solves for the pattern and the height at the same time, and finds a distance of 81 nanometers.
El truco es dejar de adivinar. El equipo, dirigido por Claas Abert, combina el aprendizaje automático con las leyes del magnetismo. El algoritmo evalúa posibles patrones magnéticos y conserva el que minimiza la energía física del material mientras reproduce el campo medido. «Dejamos que la energía física del imán decida qué solución es realista», explica Abert. Los patrones que violan leyes físicas básicas quedan excluidos automáticamente. La misma lógica se aplica a la altura del sensor. Los campos magnéticos se debilitan rápidamente con la distancia, de modo que un pequeño error en esa altura distorsiona el patrón reconstruido. El software, por tanto, calcula el patrón y la altura al mismo tiempo, y encuentra una distancia de 81 nanómetros.
The method was tested on measurements made at the Max Planck Institute for Chemical Physics of Solids in Dresden. The samples, of an ultrathin magnet called Fe₃₋ₓGaTe₂, were synthesized at the National University of Singapore. The sensor was a diamond device based on an atomic defect known as a nitrogen-vacancy center, sitting tens of nanometers above the magnetic layer. 'In experiments, the exact sensor height is usually unknown,' says Uri Vool, group leader in Dresden. 'Extracting the distance directly from the magnetic measurement removes a major source of error.'
El método se probó con mediciones realizadas en el Instituto Max Planck de Física Química de Sólidos, en Dresde. Las muestras, de un imán ultrafino llamado Fe₃₋ₓGaTe₂, fueron sintetizadas en la Universidad Nacional de Singapur. El sensor era un dispositivo de diamante basado en un defecto atómico conocido como centro nitrógeno-vacante, situado a decenas de nanómetros por encima de la capa magnética. «En los experimentos, la altura exacta del sensor suele ser desconocida», afirma Uri Vool, jefe de grupo en Dresde. «Extraer la distancia directamente de la medición magnética elimina una fuente importante de error».
For materials researchers, the immediate gain is a more reliable map, obtained without knowing the sensor height in advance. The approach relies on the energy of the magnetic state rather than on the diamond sensor itself, so the team says the same principle can be adapted to other magnetic imaging techniques. The energy calculation uses NeuralMag, an open-source micromagnetic package developed in Vienna, and the reconstruction code is also freely available. Setescak hopes other laboratories will apply the framework to their own measurements. The team is already preparing the next step, extending the approach to 3D X-ray imaging of complex magnetic nanostructures. The study gives no timeline for industrial use.
Para los investigadores de materiales, la ganancia inmediata es un mapa más fiable, obtenido sin conocer de antemano la altura del sensor. El enfoque se basa en la energía del estado magnético y no en el propio sensor de diamante, de modo que el equipo afirma que el mismo principio puede adaptarse a otras técnicas de imagen magnética. El cálculo de energía usa NeuralMag, un paquete micromagnético de código abierto desarrollado en Viena, y el código de reconstrucción también está disponible gratuitamente. Setescak espera que otros laboratorios apliquen el marco a sus propias mediciones. El equipo ya prepara el siguiente paso: extender el enfoque a la imagen tridimensional por rayos X de nanoestructuras magnéticas complejas. El estudio no ofrece calendario para un uso industrial.
The limits are clear. The results come from laboratory measurements on one type of ultrathin magnet and one kind of sensor. The study does not show a working device, and the stated goals, faster computers and data storage, remain targets. What the work changes is the reliability of the map scientists use to design those materials, and its value will depend on whether other groups reproduce it on their own measurements.
Los límites están claros. Los resultados provienen de mediciones de laboratorio sobre un tipo de imán ultrafino y un tipo de sensor. El estudio no muestra un dispositivo funcional, y los objetivos citados, ordenadores más rápidos y almacenamiento de datos, siguen siendo metas. Lo que el trabajo cambia es la fiabilidad del mapa que los científicos usan para diseñar esos materiales, y su valor dependerá de que otros grupos lo reproduzcan con sus propias mediciones.