Geshi Automotive的自旋电子学涉及电子的固有自旋和电子工程领域。目前，正在积极进行研究，以解决现有硅半导体的集成限制，并开发下一代超低功率和高性能半导体。磁性材料是开发自旋电子器件最常用的材料之一。因此，通过分析磁性哈密顿量及其参数，准确识别磁性材料的热稳定性、动力学行为和基态构型等财产具有重要意义。
以前，为了更准确和深入地了解磁性材料的财产，需要通过各种实验直接测量磁性哈密顿参数，这需要大量的时间和资源。据外媒报道，为了克服这些困难，韩国研究人员开发了一种可以实时分析磁性系统的人工智能系统。韩国科学技术研究院（KIST）宣布，其联合研究团队开发了一种技术，可以使用人工智能技术通过自旋结构图像估计磁哈密顿参数。该团队由权喜永博士和庆熙大学的崔俊宇博士和昌永元教授领导。研究人员构建深度神经网络，并使用机器学习算法和现有的磁畴图像对其进行训练。结果表明，通过输入电子显微镜获得的自旋结构图像，可以实时估计磁哈密顿参数。此外，与实验获得的参数值相比，人工智能系统的估计误差小于1%，具有较高的精度。据该团队介绍，利用开发的人工智能系统，可以通过深度学习技术实时完成材料参数评估过程。过去要花几十个小时才能完成这个过程。KIST的Hee young Kwon博士表示， “我们提出了一种新的方法来证明如何使用人工智能技术来分析磁性系统的性能。预计使用这种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，并进一步将人工智能技术与基础科学研究相结合ch扩大新的研究领域
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