머신러닝 기법을 이용한 일렉트로닉-양자 –물질 이미지 촬영 실험

높은 임계온도를 가진 큐프레이트 초전도체(cuprate superconductor)의 복잡한 전자 현미경 구조가 대전 밀도 웨이브의 존재에 의해서 특성이 분석되었다. 이러한 스탠딩 웨이브(standing wave)는 많은 논란의 대상이 되고 있으며, 이들의 정확한 주기를 확인하는 것은 서로 다른 특성의 모델을 비교하는데 도움이 될 수 있다. Eun-Ah Kim과 공동연구원들은 스캐닝 프로브 현미경에 의해서 전자 밀도 이미지가 약간 변경되는 것으로부터 정확한 주기성을 파악하기 위해서 머신 러닝 기법을 사용하였다. 저자들이 사용한 방법은 인공 신경 네트워크를 기반으로 하고 있으며, 이는 기존의 퓨리에 분석보다 훨씬 더 우수하며, 동등한 격자, 4개 유닛 셀 주기성의 존재를 확인할 수 있었다. 이러한 연구 결과를 통해서 머신 러닝 기법을 통해서 이미지 분석을 개선할 수 있으며, 매우 연관성이 높은 물질의 물리학에 대한 새로운 정보를 획득할 수 있을 것으로 기대된다.