Nanoscale Heat Transport and Magnetism in Magnetic Data Storage Applications
Notice bibliographique
Résumé
The hard disk drive has been a key technology in computing for over 60 years, and in spite of the advent of solid state drives which now dominate consumer products, advances in nanoscience are making their way into the hard disk drive to continue to support the demands of cloud computing. In this talk I will outline heat-assisted magnetic recording (HAMR), a technology coming into production soon that allows data storage densities to go beyond what was thought to be the unbreakable superparamagnetic limit of 1 Tera-bit per square inch. Specifically, I will focus on some of the nanoscale aspects of heat transport and magnetism that have posed challenges in the development of HAMR. Regarding heat transport, I will discuss heat dissipation issues in nanostructures such as the near-field plasmonic antenna used to record the data, and show that changes in phonon dispersion in layers only a couple nm in thickness can have a surprising impact on interfacial heat flow. In terms of magnetism, I will present the characterization of the distribution in Curie temperatures in the nanoscale ferromagnetic grains used to store the data. This optical pump-probe technique bypasses the difficulty of attempting to measure the vanishing magnetization at the ferromagnetic-paramagnetic transition, and opens up new questions in the physics of magnetization dynamics at high temperature.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».