Presentation Information
[25a-P01-20]Estimating parameters from magnetic domain boundary images using machine learning
〇(B)Akito Watanabe1, Yoshinobu Nakatani2, Hiroyuki Awano1, Kenji Tanabe1 (1.Toyota Tech. Inst., 2.Univ. of Electro-Comm.)
Keywords:
machine learning,magnetic domain image,DMI
簡便な磁気パラメータ測定法の確立を目指して、機械学習を用いた磁区画像からのパラメータ推定の研究が行われている。先行研究では磁区境界の形状や曲率が重要であると考えられているが、直接的に示す結果は得られていない。そこで、我々は磁区境界のみを抽出した画像を作製してその画像を用いた推定実験を行い、DMI定数の推定に成功した。この結果により、パラメータ推定には磁区境界の形状が重要であるという強い証拠が得られた。