瞧一瞧：韩国利用人工智能方法分析半导体材料 误差小于1%

盖世汽车讯自旋电子学触及电子的内在自旋和电子工程领域，目前相干研究正在积极进行，以解决现有硅半导体存在的集成局限性，开发下1代超低功耗和高性能半导体。磁性材料是开发自旋电子器件（如MRAM磁阻随机存取存储器）最经常使用的材料之1。因此，通过分析磁哈密顿量及其参数来准确辨认磁性材料的性质，如热稳定性、动态行动和基态构型等，具有重要意义。

（图片来源：phys.org）

之前，为了更准确深入地了解磁性材料的性质，需要通过各种实验直接丈量磁哈密顿参数，这1进程需要耗费大量时间和资源。据外媒报导，为了克服这些困难，韩国的研究人员开发了1种人工智能(AI)系统，可以实时分析磁性系统。

韩国科学技术研究院(KIST)宣布，其联合研究团队开发了1种技术，可以利用人工智能技术，通过自旋结构图象估计磁哈密顿参数。该团队由自旋收敛研究中心（SpinConvergenceResearchCenter）的HeeyongKwon博士和Dr.JunwooChoi博士，和庆熙大学（KyungHeeUnivers开发商强拆违法吗
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的ChangyeonWon教授领导。

研究人员构建深层神经网络，并利用机器学习算法和现有磁畴图象对其进行训练。结果表明，输入通过电子显微镜取得的自旋结构图象，可以实时估计磁哈密顿参数。另外，与实验得到的参数值相比，人工智能系统的估计误差小于1%，具有较高的准确度。据该团队介绍，利用所开发的人工智能系统，可以通过深度学习技术，即时完成材料参数评估进程。之前完成这1进程需要数10个小农村老房子强拆怎么投诉
时。

KIST的Hee-youngKwon博士表示：“我们提出1种新方法，展现如何利用人工智能技术来分析磁性系统性能。预计使用这类新方法，通过人工智能技术研究物理系统，将缩小实验值和理论值之间的差距，并将进1步融会人工智能技术和基础科学研究，拓展新的研究领域。”

（HN666）

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