En el diamante existen diminutos defectos: en lugar de dos átomos de carbono, hay un átomo de nitrógeno y una vacante. Este defecto percibe el campo magnético como la aguja de una brújula percibe el norte. Cuando el campo cambia, el defecto modifica la frecuencia de su luminiscencia. Pero para convertir esa luminiscencia en números, el sensor necesita un largo proceso de ajuste, contrastando con un patrón.

Los investigadores propusieron enseñar al algoritmo no con respuestas ya conocidas, sino con la propia ley de la naturaleza. Dentro del programa de aprendizaje integraron la regla según la cual el campo magnético separa los niveles de energía del defecto. Ahora el algoritmo no necesita miles de ejemplos con campo conocido: él mismo comprende cómo está estructurada la señal. Como resultado, el error de medición se redujo en 372 veces en comparación con el enfoque estadístico habitual.

El método se probó en un sensor de diamante real sin ajuste previo. El algoritmo tomó los datos crudos y arrojó el valor exacto del campo magnético. Este es un paso hacia sensores que no necesitan calibración antes de cada uso. Este enfoque también será útil para otras mediciones físicas poco comunes, donde hay pocos datos pero las leyes son conocidas.