PRIN 2022 招标公告。2022年2月2日第104号决定
项目名称：自旋电子学计量：一种用于可靠确定 Dzyaloshinskii-Moriya 相互作用的机器学习方法（MetroSpin）
CUP代码： D53D23002360006
预算： € 77.095
U.R.负责人： Vito Puliafito
其他研究单位或可能的子单位：
都灵国家计量研究院（PI 的 U.R.）和佩鲁贾大学
项目简要说明
尽管自旋电子学作为 CMOS 技术的低功耗替代方案并与其兼容，已在科学和工业领域取得了显著发展，但其商业化推广仍受限于缺乏用于测量器件关键参数的可靠计量标准。
该项目提出了一项针对 Dzyaloshinskii-Moriya 相互作用（DMI）的应用研究。DMI 是用于低功耗存储器和逻辑器件中的手性自旋结构稳定性的基本参数。在此前欧洲研究已制定实验最佳实践之后，仍缺乏一种能够解释测量中残余差异的统计方法。
因此，项目目标是分析测量的可重复性与重复性，将数据离散性与样品缺陷及不均匀性相关联，并开发机器学习方法，从模拟和实验磁图样中提取 DMI。人工智能被评估为一种可能的计量工具，可提高测量可靠性，其潜在影响不仅限于自旋电子学，也适用于所有面临类似问题的纳米技术领域。
目的
该项目旨在通过基于机器学习的统计方法提高自旋电子学测量的可靠性，重点关注 Dzyaloshinskii-Moriya 相互作用（DMI）的测量，这一参数对于创新型自旋电子器件至关重要。相关活动包括降低不同测量技术之间的不确定性和差异，分析数据离散性的物理来源，以及开发基于人工智能的自动化分析流程。项目还评估了此类方法向自旋电子学及纳米技术其他领域扩展的可能性。
预期成果
项目预期成果包括：更深入理解 DMI 测量离散性的物理与统计原因；识别降低实验不确定性、提高测量技术重复性的策略；以及开发基于机器学习的自动化分析工具。项目还旨在证明人工智能作为自旋电子学计量支持工具的潜力，并进一步推广至其他具有类似测量可靠性问题的纳米技术应用领域。
已取得的成果
项目已成功实现三项主要目标。
对界面 Dzyaloshinskii-Moriya 相互作用（iDMI）进行了精确测定。针对 iDMI 的两种主要测量技术——布里渊光散射（BLS）和通过磁光克尔效应（MOKE）测量的磁泡非对称扩展——制定了指导方针。这些指导方针界定了实现准确测量的关键技术要素，包括重复性研究、对内在与外在参数依赖性的分析，以及对不同 iDMI 评估模型的比较。这为评估自旋电子器件的质量、性能和能耗提供了可靠工具。
解决测量技术之间差异。按照所制定的指导方针，已显著降低两种方法的测量不确定度。文献中报道的 iDMI 值之间的显著差异已成功归因于手性阻尼（chiral damping）的存在，该因素对气泡扩展技术的影响不同于 BLS。借助项目中开发的模型，已能够在实验不确定度范围内为两种技术获得一致的 iDMI 值。这一结果显著加深了对存在 iDMI 时畴壁运动物理的理解。
统计方法的可行性与人工智能的整合。通过对模拟气泡扩展技术的合成数据开展研究，已证明将机器学习用于 iDMI 的快速、高通量分析（包括统计方面）的潜力。该模型在存在模拟缺陷和模糊图像的情况下也表现出稳健性。一旦获得合适的数据集，这项工作将有望推动开发一种基于人工智能、快速且易于获取的工具，用于自旋电子器件的分类。
