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dc.contributor.author
Meneses, Fernando
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dc.contributor.author
Wise, David F.
dc.contributor.author
Pagliero, Daniela
dc.contributor.author
Zangara, Pablo René
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dc.contributor.author
Dhomkar, Siddharth
dc.contributor.author
Meriles, Carlos A.
dc.date.available
2023-08-23T18:12:38Z
dc.date.issued
2022-07
dc.identifier.citation
Meneses, Fernando; Wise, David F.; Pagliero, Daniela; Zangara, Pablo René; Dhomkar, Siddharth; et al.; Toward Deep-Learning-Assisted Spectrally Resolved Imaging of Magnetic Noise; American Physical Society; Physical Review Applied; 18; 2; 7-2022; 1-10
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/209123
dc.description.abstract
Recent progress in the application of color centers to nanoscale spin sensing makes the combined use of noise spectroscopy and scanning probe imaging an attractive route for the characterization of arbitrary material systems. Unfortunately, the traditional approach to characterizing environmental magnetic field fluctuations from the measured probe signal typically requires the experimenter's input, thus complicating the implementation of automated imaging protocols based on spectrally resolved noise. Here, we probe the response of color centers in diamond in the presence of externally engineered random magnetic signals and implement a deep neural network to methodically extract information on their associated spectral densities. Building on a long sequence of successive measurements under different types of stimuli, we show that our network manages to efficiently reconstruct the spectral density of the underlying fluctuating magnetic field with good fidelity under a broad set of conditions and with only a minimal measured data set, even in the presence of substantial experimental noise. These proof-of-principle results create opportunities for the application of machine-learning methods to color-center-based nanoscale sensing and imaging.
dc.format
application/pdf
dc.language.iso
eng
dc.publisher
American Physical Society
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dc.rights
info:eu-repo/semantics/restrictedAccess
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
dc.subject
Spin dynamics
dc.subject
Dynamical decoupling
dc.subject
Machine Learning
dc.subject
Noise
dc.subject.classification
Óptica
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dc.subject.classification
Ciencias Físicas
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dc.subject.classification
CIENCIAS NATURALES Y EXACTAS
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dc.subject.classification
Física Atómica, Molecular y Química
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dc.subject.classification
Ciencias Físicas
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dc.subject.classification
CIENCIAS NATURALES Y EXACTAS
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dc.title
Toward Deep-Learning-Assisted Spectrally Resolved Imaging of Magnetic Noise
dc.type
info:eu-repo/semantics/article
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.date.updated
2023-07-07T21:34:25Z
dc.identifier.eissn
2331-7019
dc.journal.volume
18
dc.journal.number
2
dc.journal.pagination
1-10
dc.journal.pais
Estados Unidos
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dc.journal.ciudad
Nueva York
dc.description.fil
Fil: Meneses, Fernando. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto de Física Enrique Gaviola. Universidad Nacional de Córdoba. Instituto de Física Enrique Gaviola; Argentina. City College Of New York; Estados Unidos
dc.description.fil
Fil: Wise, David F.. Colegio Universitario de Londres; Reino Unido. Quantum Motion Technologies; Reino Unido
dc.description.fil
Fil: Pagliero, Daniela. City College Of New York; Estados Unidos
dc.description.fil
Fil: Zangara, Pablo René. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto de Física Enrique Gaviola. Universidad Nacional de Córdoba. Instituto de Física Enrique Gaviola; Argentina
dc.description.fil
Fil: Dhomkar, Siddharth. Colegio Universitario de Londres; Reino Unido
dc.description.fil
Fil: Meriles, Carlos A.. City College Of New York; Estados Unidos
dc.journal.title
Physical Review Applied
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://journals.aps.org/prapplied/abstract/10.1103/PhysRevApplied.18.024004
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/http://dx.doi.org/10.1103/PhysRevApplied.18.024004
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