INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL APLICADA À DESCOBERTA INTELIGENTE DE
MATERIAIS NANOFOTÔNICOS
Nanobastões de ouro. Algoritmos genéticos multiobjetivo.
Otimização. Revisão sistemática. Métodos dos elementos finitos.
A otimização de nanobastões de ouro ainda enfrenta desafios, especialmente
devido à complexidade do processo, que envolve múltiplos objetivos, como
eficiência, custo e escalabilidade do processo de fabricação. Os Algoritmos
Genéticos (AG) são capazes de produzir soluções de qualidade para problemas
complexos em um tempo computacional viável, e são particularmente adequados
para otimizar materiais nanofotônicos, pois podem explorar espaços de
soluções amplos e otimizar múltiplos objetivos simultaneamente, o que é
fundamental devido à interdependência das propriedades ópticas e
geométricas do material em tais aplicações. Neste trabalho foram obtidas
configurações de nanobastões de ouro através da implementação de um
algoritmo genético multiobjetivo (AGM). Os cálculos tiveram como base o
artigo "Dynamic Plasmonic Pixels", com o propósito de encontrar um espaço
de soluções que melhoram o desempenho das curvas de extinção para o modo
não alinhado dos nanobastões. O trabalho iniciou com uma revisão
sistemática das aplicações da Inteligência Artificial (IA), como
Aprendizado Profundo e AG, no aprimoramento e desenvolvimento de materiais
nanofotônicos. O software de elementos finitos, Comsol Multiphysics, também
foi utilizado para simulação das configurações. Embora tenha sido
necessário operar em regime restrito de intervalos de valores dos
parâmetros e funções objetivo, a aplicação do AGM se mostrou promissora,
encontrando configurações de curvas de extinção melhoradas, e em grande
escala, em que testes estatísticos de hipóteses foram utilizados para
validação dos resultados.