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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.
Au-dessus d'un aimant qui n'a que quelques couches atomiques d'épaisseur, un capteur en diamant enregistre une carte du champ magnétique, tandis que l'aimant lui-même reste invisible. C'est le problème que l'équipe de l'université de Vienne a voulu résoudre. Les microscopes modernes mesurent le champ à l'extérieur du matériau, et non le motif situé à l'intérieur, et de nombreux motifs internes différents peuvent produire le même champ extérieur. Remonter à rebours a longtemps été un défi. Dans une étude publiée dans Physical Review Letters, le groupe viennois, avec des collègues de Dresde, de Singapour et d'Ulsan, présente une méthode qui reconstruit cette structure cachée et calcule aussi la distance jusqu'au capteur.
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.
L'astuce consiste à ne plus deviner. L'équipe, dirigée par Claas Abert, combine l'apprentissage automatique et les lois du magnétisme. L'algorithme évalue des motifs magnétiques possibles et retient celui qui minimise l'énergie physique du matériau tout en reproduisant le champ mesuré. « Nous laissons l'énergie physique de l'aimant décider quelle solution est réaliste », explique Claas Abert. Les motifs qui violent des lois physiques élémentaires sont exclus automatiquement. La même logique s'applique à la hauteur du capteur. Le champ magnétique faiblit très vite avec la distance : une petite erreur sur cette hauteur déforme donc le motif reconstruit. Le logiciel calcule donc le motif et la hauteur en même temps, et trouve une distance de 81 nanomètres.
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.'
La méthode a été testée sur des mesures réalisées à l'Institut Max-Planck de physique chimique des solides, à Dresde. Les échantillons, d'un aimant ultrafin appelé Fe₃₋ₓGaTe₂, ont été synthétisés à l'Université nationale de Singapour. Le capteur était un dispositif en diamant reposant sur un défaut atomique connu sous le nom de centre lacune-azote, placé à quelques dizaines de nanomètres au-dessus de la couche magnétique. « Dans les expériences, la hauteur exacte du capteur est généralement inconnue », explique Uri Vool, responsable de groupe à Dresde. « Extraire la distance directement de la mesure magnétique supprime une source majeure d'erreur. »
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.
Pour les chercheurs en matériaux, le gain immédiat est une carte plus fiable, obtenue sans connaître à l'avance la hauteur du capteur. L'approche repose sur l'énergie de l'état magnétique plutôt que sur le capteur en diamant lui-même ; l'équipe affirme donc que le même principe peut être adapté à d'autres techniques d'imagerie magnétique. Le calcul d'énergie utilise NeuralMag, un paquet logiciel de micromagnétisme en open source développé à Vienne, et le code de reconstruction est lui aussi librement disponible. Setescak espère que d'autres laboratoires appliqueront ce cadre à leurs propres mesures. L'équipe prépare déjà l'étape suivante : étendre l'approche à l'imagerie 3D par rayons X de nanostructures magnétiques complexes. L'étude ne donne aucun calendrier pour une utilisation industrielle.
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.
Les limites sont claires. Les résultats proviennent de mesures en laboratoire, sur un seul type d'aimant ultrafin et un seul type de capteur. L'étude ne démontre pas de dispositif fonctionnel, et les objectifs affichés, des ordinateurs plus rapides et un stockage de données amélioré, restent des cibles. Ce que le travail change, c'est la fiabilité de la carte utilisée par les scientifiques pour concevoir ces matériaux, et sa portée dépendra de la capacité d'autres équipes à le reproduire sur leurs propres mesures.