Machine learning delta-T noise for temperature bias estimation
Notice bibliographique
Résumé
Delta-T shot noise is activated in temperature-biased electronic junctions, down to the atomic scale. It is characterized by a quadratic dependence on the temperature difference and a nonlinear relationship with the transmission coefficients of partially opened conduction channels. In this work, we demonstrate that delta-T noise, measured across an ensemble of atomic-scale junctions, can be utilized to estimate the temperature bias in these systems. Our approach employs a supervised machine learning algorithm to train a neural network, with input features being the scaled electrical conductance, the delta-T noise, and the mean temperature. Due to limited experimental data, we generate synthetic datasets, designed to mimic experiments. The neural network, trained on these synthetic data, was subsequently applied to predict temperature biases from experimental datasets. Using performance metrics, we demonstrate that the mean bias-the deviation of predicted temperature differences from their true value-is less than 1 K for junctions with conductance up to 4G0. Our study highlights that, while a single delta-T noise measurement is insufficient for accurately estimating the applied temperature bias due to noise contributions from other sources, averaging over an ensemble of junctions enables predictions within experimental uncertainties. This suggests that machine learning approaches can be utilized for estimation of temperature biases and similarly other stimuli in electronic junctions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».