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Prediciendo la absorción multiphotónica en grafeno mediante aprendizaje automático

Autores: García-Córdova, José Zahid; Arano-Martinez, Jose Alberto; Mercado-Zúñiga, Cecilia; Martínez-González, Claudia Lizbeth; Torres-Torres, Carlos

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2024

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Acceso abierto

Artículo científico
2024

Prediciendo la absorción multiphotónica en grafeno mediante aprendizaje automático


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Inteligencia Artificial

Palabras clave

Estudio de propiedades ópticas no lineales
Grafeno
Coeficiente de absorción
índice de refracción
Aprendizaje automático

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 24

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Este estudio analiza las propiedades ópticas no lineales exhibidas por el grafeno, centrándose en el coeficiente de absorción no lineal y el índice de refracción no lineal. La evaluación se realizó utilizando la técnica de Z-scan con un láser de longitud de onda de 532 nm a varias intensidades. Se midieron la absorción óptica no lineal y el índice de refracción óptica no lineal. Cuatro modelos de aprendizaje automático, incluidos la regresión lineal, árboles de decisión, bosques aleatorios y regresión por aumento de gradiente, se entrenaron para analizar cómo varía el coeficiente de absorción óptica no lineal con variables como el radio del punto, la energía máxima y la transmisión mínima normalizada. Los modelos se entrenaron con datos sintéticos y posteriormente se validaron con datos experimentales. Los modelos basados en árboles de decisión, como los bosques aleatorios y la regresión por aumento de gradiente, demostraron un rendimiento superior en comparación con la regresión lineal, especialmente en términos de error cuadrático medio. Este trabajo proporciona una evaluación detallada de las propiedades ópticas no lineales del grafeno y destaca la efectividad de los métodos de aprendizaje automático en este contexto.

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