Dans le diamant, on trouve de minuscules défauts : au lieu de deux atomes de carbone, il y a un atome d'azote et une lacune. Ce défaut ressent le champ magnétique comme l'aiguille d'une boussole ressent le nord. Lorsque le champ varie, le défaut modifie la fréquence de sa luminescence. Mais pour transformer cette luminescence en chiffres, il faut longuement régler le capteur en le comparant à un étalon.

Les chercheurs ont proposé d'apprendre à l'algorithme non pas à partir de réponses toutes faites, mais à partir de la loi de la nature elle-même. À l'intérieur du programme d'apprentissage, ils ont intégré la règle selon laquelle le champ magnétique écarte les niveaux d'énergie du défaut. Désormais, l'algorithme n'a plus besoin de milliers d'exemples avec un champ connu : il comprend lui-même comment le signal est structuré. En conséquence, l'erreur de mesure a été réduite de 372 fois par rapport à l'approche statistique habituelle.

La méthode a été testée sur un véritable capteur en diamant sans réglage préalable. L'algorithme a pris les données brutes et a produit la valeur exacte du champ magnétique. C'est un pas vers des capteurs qui n'ont pas besoin d'être calibrés avant chaque utilisation. Cette approche pourrait également servir pour d'autres mesures physiques rares, où les données sont peu nombreuses mais les lois sont connues.