Представлен альтернативный метод численного моделирования топологических магнитных структур с использованием нейросетевого алгоритма. Обсуждаются модель локализованных спинов, где формирование топологических магнитных структур является результатом конкуренции между билинейными по спинам симметричным обменным взаимодействием и антисимметричным взаимодействием, обусловленным обменно-релятивистскими эффектами, а также модель зонного магнетика, где к возникновению некомпланарных спиновых конфигураций приводит учёт мультиспиновых взаимодействий. Применимость предложенного метода проиллюстрирована в случае двумерных и трёхмерных магнитных систем на примере образования решёток скирмионов и антискирмионов, магнитных ежей и скирмионных трубок соответственно.

Ключевые слова: магнетики, машинное обучение, спин-орбитальное взаимодействие, взаимодействие Дзялошинского—Мории, мультиспиновые взаимодействия, скирмионы, антискирмионы, магнитные ежи PACS: 07.05.Mh, 75.10.−b, 75.30.−m, 75.40.Cx (все) DOI: 10.3367/UFNr.2022.12.039303 URL: https://ufn.ru/ru/articles/2023/11/g/ 001131650500006 2-s2.0-85182587213 2023PhyU...66.1164P Цитата: Парадеженко Г В, Первишко А А, Юдин Д И "Машинное обучение для поиска топологических спиновых структур" УФН 193 1237–1247 (2023) BibTexBibNote ® (generic)BibNote ® (RIS)MedlineRefWorks Поступила: 19 октября 2022, доработана: 24 ноября 2022, одобрена в печать: 21 декабря 2022 English citation: Paradezhenko G V, Pervishko A A, Yudin D I “Machine learning for the search for topological spin textures” Phys. Usp. 66 1164–1173 (2023); DOI: 10.3367/UFNe.2022.12.039303