GMW Best Poster Award 2 - Sensing Stray Fields From Magnetic Nanocircuits With Nitrogen-Vacancy Defects
Notice bibliographique
Résumé
Authors: A. Solyom, M. Caouette-Mansour, B. Ruffolo, L. Childress, J. Sankey, Physics, McGill University, Montreal, Quebec, CANADA|P.M. Braganca, Western Digital Corp, San Jose, California, UNITED STATES|M. Pioro-Ladrière, Institut Quantique and Département de Physique, Universite de Sherbrooke, Sherbrooke, Quebec, CANADA|M. Pioro-Ladrière, Quantum Information Science Program, Canadian Institute for Advanced Research, Toronto, Ontario, CANADA| Abstract Body: We discuss our latest efforts toward using a single, optically active nitrogen-vacancy (NV) spin sensor (implanted in a single-crystal diamond substrate) to measure magnetic thermal noise modified by spin Hall torques [1] in a Py/Pt nanowire [2]. In this poster, we first present our subtractive method for fabricating magnetic nanocircuits on diamond, and initial characterization of working Py(5 nm)/Pt(5 nm) nanowires. We reliably achieve contacts with few-ohms of resistance and 200 nm of overlap at each end of the 2-μm-long, 400-nm-wide wire, and we observe an anisotropic magnetoresistance of 0.4%. Importantly, we observe that the subtractive patterning process (masked ion milling) used to define the devices reduces the NV spin resonance contrast by a factor of ∼5, but that subsequent exposure to an oxygen plasma returned the contrast to its nominal level without affecting the nanowire behavior. Finally, we present progress toward using transport measurements to estimate thermal time scales in these systems (while calibrating the RF current in the nanowire), as well as preliminary NV readout of spin-transfer-controlled magnetic thermal noise.References: [1] C. Du, T. van der Sar, et al., Science, 357, 195-198 (2017) [2] A. Solyom, Z. Flansberry, et al., Nano Lett., 18, 6494-6499 (2018)
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,006 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».