Estes são esquemas de redes neurais artificiais que podem projetar parâmetros e materiais estruturais simultaneamente. Quando as propriedades ópticas desejadas (espectro de dipolo elétrico / magnético) são inseridas, cada espessura e tipos de materiais da nanopartícula de núcleo-casca de três camadas são fornecidos como saída.
A equipe de pesquisa liderada pelo professor Rho da POSTECH desenvolveu um projeto inverso simultâneo de metamateriais via aprendizagem profunda
Metamateriais são materiais artificiais projetados para ter propriedades não encontradas em materiais que ocorrem naturalmente e são mais conhecidos como materiais para o 'manto da invisibilidade', muitas vezes apresentados em romances ou jogos de ficção científica. Ao projetar precisamente átomos artificiais que são menores que o comprimento de onda da luz e controlar a polarização e o spin da luz, novas propriedades ópticas são feitas e não são encontradas na natureza. No entanto, o processo atual requer inúmeras tentativas e falhas até que o material correto seja obtido. Não é apenas demorado, mas também compromete a eficiência. E a AI deve fornecer uma solução para esse problema.
O grupo de pesquisa do Prof. Junsuk Rho, Sunae So e Jungho Mun do Departamento de Engenharia Mecânica e do Departamento de Engenharia Química da POSTECH desenvolveu um projeto com um grau maior de liberdade que permite escolher materiais e projetar estruturas fotônicas arbitrariamente usando o Deep Learning. . Suas descobertas são publicadas em vários periódicos renomados, como o Applied Materials and Interfaces, o Nanophotonics, o Microsystems & Nanoengineering, o Optics Express e o Scientific Reports . Ao publicarem suas descobertas em cinco periódicos por mês, atraíram uma tremenda atenção do campo acadêmico.
As propriedades dos metamateriais dependem da maneira como são projetadas. O design baseado em intuitivo e trabalho intensivo convencional tem sido sugerido como um problema devido ao processo de tentativa e erro repetitivo. No entanto, o Prof. Rho e sua equipe sugeriram um novo método de design baseado em dados, utilizando AI.
A IA pode ser treinada com uma grande quantidade de dados e pode aprender projetos de vários metamateriais e a correlação entre estruturas fotônicas e suas propriedades ópticas. Usando este processo de treinamento, ele pode fornecer um método de projeto que faz uma estrutura fotônica com as propriedades ópticas desejadas. Uma vez treinado, pode fornecer um design desejado de forma rápida e eficiente. Isso já foi pesquisado em várias instituições nos EUA, como MIT, Stanford University, Instituto de Tecnologia da Geórgia. No entanto, os estudos anteriores exigem insumos de materiais e parâmetros estruturais das estruturas e ajustam as estruturas fotônicas posteriormente.
O Prof. Rho e seu grupo educaram a AI para projetar estruturas fotônicas arbitrárias e forneceram um nível adicional de liberdade do projeto categorizando tipos de materiais e adicionando-os como um fator de design, o que tornou possível projetar materiais apropriados para propriedades ópticas relevantes. A análise de metameteriais obtidos através deste método de projeto revelou que ele possuía propriedades ópticas idênticas introduzidas na rede neural artificial.
A equipe de pesquisa, que publicou várias descobertas de pesquisa sobre o projeto de metamateriais e teoria de óptica, colocou enormes esforços nesta pesquisa, estudando a linguagem de programação, Python, necessária para aprender Deep Learning com cursos on-line, MOOC.
Sua realização de desenvolver esse método de design é revolucionária de várias maneiras. Primeiro de tudo, reduziu significativamente o tempo necessário para projetar estruturas fotônicas. Além disso, permite vários projetos de novos metamateriais porque os cientistas não estão mais limitados a realizar projetos empíricos para obter resultados. Metamateriais podem ser utilizados em aplicações como exibição, segurança e tecnologia militar, mas todos dentro dos limites do estágio de desenvolvimento no momento. A esse respeito, espera-se que a introdução da IA no método de design contribua de maneira importante para o desenvolvimento tecnológico dos metamateriais.
Junsuk Rho, o pesquisador-chefe da equipe, comentou que "Nossa pesquisa foi bem-sucedida em levar a um maior grau de liberdade do projeto, mas o novo design ainda requer que os usuários insiram certas configurações de problemas no começo. Às vezes, produziu projetos errados e, portanto, tornou impossível produzir metamateriais desejados.Portanto, eu gostaria de levar nossas descobertas um passo adiante, desenvolvendo um método de design completo de metamateriais utilizando AI.Além disso, eu gostaria de fazer inovador e prático metamateriais por treinamento AI com revisões do projeto construído em consideração de produtos finais.
Esta pesquisa foi financiada pelo Ministério da Ciência e TIC e pela Fundação Nacional de Pesquisa da Coréia.
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