Registro:
| Documento: | Tesis de Grado |
| Título: | Diseño inverso de estructuras fotónicas 1d mediante redes neuronales generativas |
| Autor: | Viaggio, Agustina |
| Editor: | Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales |
| Filiación: | Universidad de Buenos Aires - CONICET. Instituto de Química, Física de Los Materiales, Medioambiente y Energía (INQUIMAE)
|
| Fecha de defensa: | 2023-12-04 |
| Fecha en portada: | Diciembre 2023 |
| Grado Obtenido: | Grado |
| Título Obtenido: | Licenciado en Ciencias Físicas |
| Director: | Martínez Ricci, María Luz |
| Director Asistente: | Onna, Diego Ariel |
| Idioma: | Español |
| Formato: | PDF |
| Handle: |
http://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nFIS000183_Viaggio |
| PDF: | https://bibliotecadigital.exactas.uba.ar/download/seminario/seminario_nFIS000183_Viaggio.pdf |
| Registro: | https://bibliotecadigital.exactas.uba.ar/collection/seminario/document/seminario_nFIS000183_Viaggio |
| Ubicación: | Dep.FIS 000183 |
| Derechos de Acceso: | Esta obra puede ser leída, grabada y utilizada con fines de estudio, investigación y docencia. Es necesario el reconocimiento de autoría mediante la cita correspondiente. Viaggio, Agustina. (2023). Diseño inverso de estructuras fotónicas 1d mediante redes neuronales generativas. (Tesis de Grado. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales.). Recuperado de http://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nFIS000183_Viaggio |
Resumen:
La interacción entre un campo electromagnético y una estructura fotónica 1D (EFs) se manifiesta en una respuesta óptica específica que varía en función de parámetros como la cantidad de capas, espesores, materiales y su ordenamiento. En particular, y suponiendo materiales lineales, isótropos, homogéneos y dependencia armónica del campo, con un método riguroso de cálculo numérico, llamado Método de la Matriz Transferencia (MMT), se pueden resolver las ecuaciones de Maxwell y obtener el espectro de reflectividad o transmisión. El desafío es el camino inverso, es decir, partir de una respuesta óptica deseada y encontrar la EF que la genera. En este trabajo de tesis se busca aportar a las estrategias de diseño inverso ya conocidas, desde un enfoque basado en redes neuronales generativas denominada ResGLOnet. Se detalla como esta metodología permite generar un catálogo de propuestas de diseño de EFs que se ajustan a las especificaciones de respuesta óptica requeridas en una región espectral de interés y, al mismo tiempo, satisfagan las limitaciones y condicionantes de fabricación que abarcan aspectos como el número de capas, los espesores máximos y mínimos, los materiales disponibles, el rango de ángulos de incidencia y la polarización. Mediante ejemplos de optimización con soluciones conocidas, se describen los efectos de los hiperparámetros de ResGLOnet y se establecen criterios para su configuración. En términos generales, la elección de estos hiperparámetros no se mostró restrictiva en cuanto a su influencia en la calidad de las soluciones generadas, ya que permitieron un rango amplio de selección. No obstante, se advirtió que dicho rango depende del problema de diseño inverso en cuestión. Es importante señalar que se detectó una incidencia significativa de la semilla aleatoria que alimenta a la red neuronal generativa durante su entrenamiento, por lo que resulta necesario repetir el entrenamiento completo con diferentes semillas aleatorias. Además, se demostró la capacidad de ResGLOnet para superar diseños conocidos. En particular, el diseño inverso de EFs de 8 capas que ajustan el PBG (Photonic Band Gap) del CF (Cristal Fotónico) de 12 capas ha revelado una mejora sustancial en la región espectral de interés respecto al CF de 8 capas. Esta mejora tiene implicaciones prometedoras para simplificar la fabricación de EFs al reducir el número de capas necesarias sin comprometer la reflectividad (o transmisión) en la región de interés. Finalmente, en el capítulo centrado en el diseño inverso de EFs mesoporosas para la detección de saturación de humedad relativa del aire, se ha aplicado con éxito ResGLOnet. Además, se ha adaptado la métrica de optimización al problema específico, denominada ResGLOnet-dif, lo que ha dado como resultado un rendimiento mejorado del sensor.
Citación:
---------- APA ----------
Viaggio, Agustina. (2023). Diseño inverso de estructuras fotónicas 1d mediante redes neuronales generativas. (Tesis de Grado. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales.). Recuperado de https://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nFIS000183_Viaggio
---------- CHICAGO ----------
Viaggio, Agustina. "Diseño inverso de estructuras fotónicas 1d mediante redes neuronales generativas". Tesis de Grado, Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, 2023.https://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nFIS000183_Viaggio
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