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Los investigadores utilizan el aprendizaje automático para optimizar las estructuras nanofotónicas


El aprendizaje automático es una parte próspera de la inteligencia artificial (IA) que solo se ha vuelto más grande y mejor en lo que respecta a su aspecto tecnológico. Ya es una aplicación ampliamente utilizada para ayudar a las máquinas y computadoras a aprender de la experiencia y sus errores, por así decirlo, solo para mejorar automáticamente su productividad.

A tal efecto, un equipo de investigadores de Helmholtz-Zentrum Berlin (HZB), Alemania, ha deducido que un grupo de nanoestructuras se puede mejorar y mejorar significativamente en términos de su productividad mediante el uso de aprendizaje automático y simulaciones por computadora.

HZB es un instituto de investigación popular en Berlín conocido por estudiar la dinámica y estructura de materiales además de investigar la tecnología de células solares.

Esta investigación, cuyos resultados se publican en Communications Physics (2018), continúa mostrando cómo las aplicaciones fotónicas tienen una posibilidad real de mejorarse mediante la aplicación del aprendizaje automático.

Naturaleza de las nanoestructuras utilizadas para el estudio

Esta investigación se jacta de nanoestructuras fotónicas que fueron examinadas en el artículo. Están formados por una capa de silicio que es la base de puntos cuánticos o estructuras en forma de agujeros que se componen de sulfuro de plomo.

A diferencia de lo que sucedería en una superficie desordenada, cuando estos puntos cuánticos se someten al láser, emiten una cantidad extraordinaria de luz. Por lo tanto, ahora se puede determinar la interacción entre las nanoestructuras y la luz láser.

Resultados del aprendizaje automático y su uso en el trabajo de investigación

El Instituto Zuse de Berlín ha diseñado un software que puede registrar los eventos después de que se modifique la estructura del material. La distribución del campo eléctrico en 3D también se calculó para cada parámetro del cambio en la nanoestructura utilizando este mismo software.

El Dr. Carlo Barth recopiló una gran cantidad de datos del equipo que luego utilizó otros programas habilitados por el aprendizaje automático para analizarlos todos. En sus palabras, "La computadora ha buscado a través de aproximadamente 45,000 registros de datos y los ha agrupado en unos diez patrones diferentes".

Finalmente, los resultados de esta investigación fueron exitosos ya que el equipo determinó los patrones subyacentes y la dinámica entre las diferentes áreas de los nanoagujeros. Ahora está claro, gracias a este estudio, que las estructuras fotónicas con aprendizaje automático y sus aplicaciones pueden recorrer un largo camino para ser utilizadas en muchas áreas.

Sus aplicaciones son amplias e infinitas. Obviamente, se pueden utilizar en células solares, pero más que eso, son una gran ayuda para las biomoléculas y los sensores ópticos que sirven como marcadores de cáncer.

Como se indica claramente en el artículo de investigación, “el aprendizaje automático es una disciplina de rápido desarrollo que utiliza enfoques estadísticos para aprender de los datos sin una programación explícitamente basada en reglas. Impulsadas por el enorme aumento actual de la cantidad de datos, las técnicas relacionadas se amplían y mejoran a un ritmo rápido ".

Así es precisamente como el aprendizaje automático puede contribuir al reconocimiento de patrones, la genética y la detección de anomalías. Lo que queda por ver es cómo se puede explotar este conocimiento en diversas aplicaciones.


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