ヒステリシスを持つ多結晶磁性ガーネットの機械学習による光磁界センサ応用

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: MAG21132

グループ名: 【A】基礎・材料・共通部門 マグネティックス研究会

発行日: 2021/12/06

タイトル(英語): Application of Polycrystalline Magnetic Garnet with Hysteresis to Optical Magnetic Field Sensor by Machine Learning

著者名: 田口 晴信(東京工業高等専門学校),水戸 慎一郎(東京工業高等専門学校)

著者名(英語): Harunobu TAGUCHI(National Institute of Technology, Tokyo College),Shinichiro MITO(National Institute of Technology, Tokyo College)

キーワード: 磁気光学|光磁界センサ|機械学習|多結晶磁性ガーネット膜|Magneto-optics|Optical Magnetic Field Sensor|Machine Learning|Polycrystalline Magnetic Garnet Film

要約(日本語): 多結晶磁性ガーネットのファラデー効果のヒステリシスループを機械学習により補正し，安価な光磁界センサの実現可能性を検討した．スパッタリング法で作製した磁性ガーネットの多結晶膜について，マイナーループのデータ1000点を用いて回帰型ニューラルネットワークを学習させたところ，平方平均二乗誤差約27Oeでテストデータを予測でき，多結晶ガーネットでも高精度な光磁界センサを作製できる可能性を見いだせた．

要約(英語): The hysteresis loop of the Faraday effect in polycrystalline magnetic garnet was corrected by machine learning to investigate the feasibility of an inexpensive optical magnetic field sensor. A recurrent neural network was trained using 1,000 data points of the minor loop of a polycrystalline magnetic garnet film fabricated by the sputtering method, and it was able to predict the test data with a root-mean-square error of about 27 Oe. A potential to fabricate a high-precision optical magnetic field sensor using polycrystalline garnet is found out.

本誌: 2021年12月9日-2021年12月10日マグネティックス研究会

本誌掲載ページ: 57-59 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 2,166 Kバイト