PROGRAMA DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA VOLUNTÁRIA RELATÓRIO FINAL

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PROGRAMA DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA VOLUNTÁRIA

RELATÓRIO FINAL

 

 

Estudo das aplicações de Modelos Lineares Locais baseados na Rede de Kohonen para Modelagem de Lasers Quânticos Semicondutores

 

 

Orientador: Dr. Luís Gustavo Mota Souza

Orientando: Herbert Gonçalves da Silva Santos

 

 

 

 

Teresina

2017

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1. Introdução

Laser de pontos quânticos semicondutores é uma recente classe de fontes laser que se apresenta como alternativa aos lasers de poços quânticos. Durante o desenvolvimento de fontes laser um passo importante consiste na modelagem dos dispositivos a serem realizados, e isto requer o uso de bons métodos, capazes de incorporar vários fenômenos físicos presentes em dispositivos reais.

Para a modelagem de laser quânticos semicondutores é amplamente usado modelos baseados em uma abordagem física do problema. Com o conhecimento teórico e experimental de todo o processo, levantam-se expressões matemáticas que representem o comportamento característico de partes do processo.

A partir desse ponto, abrange-se a modelagem de todo o processo por meio das várias dinâmicas analisadas e identificadas. As abordagens clássicas da identificação de sistemas são dadas principalmente por equações de taxa ou por descrição em microestados do processo. Para a elaboração desses métodos é importante o minucioso e complexo conhecimento exigido do sistema dinâmico para levantamento do modelo matemático.

Atualmente, processamento inteligentes têm ganhado muito espaço na modelagem de diversos sistemas dinâmicos por conta principalmente da sua capacidade de aprendizagem global e local, sem prévio conhecimento do processo a ser modelado. As redes neurais artificiais fazem parte do rol de sistemas inteligentes capazes de processamento para modelagem de diversos sistemas dinâmicos, alcançando níveis de precisão satisfatórios, alguns comparáveis ou até mesmo superiores ao de abordagens clássicas.

Dois modelos lineares locais bastante apropriados para a identificação e modelagem de sistemas dinâmicos, baseados na Rede de Kohonen, com aprendizado não supervisionado do problema, são o modelo chamado de Memória Associativa Temporal por Quantização Vetorial (VQTAM) e o modelo KSOM. Um estudo mais minucioso de suas estruturas pode proporcionar bons resultados na modelagem dos mais diversos tipos de sistemas dinâmicos, sem a necessidade do conhecimento do processo a ser modelado, precisando apenas de um conjunto de suas entradas e saídas. Essa abordagem pode tornar a modelagem de laser de ponto quântico semicondutores, uma tarefa menos trabalhosa.

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1. Revisão Bibliográfica

2. Lasers de Ponto Quântico

Os lasers semicondutores cujos dados serão utilizados para identificação de processo nesse estudo empregam em sua fabricação heteroestruturas de ponto quântico (quantum dot, QD). Segundo Dias (2011), estas estruturas são obtidas a partir de uma técnica que vem sendo bastante desenvolvida, a de Epitaxia por Feixe Molecular (MBE), com essa técnica é possível se obter diversos materiais e heteroestruturas, utilizados em diversas aplicações, como por exemplo, na fabricação de dispositivos eletrônicos e optoeletrônicos.

Dentre os diversos tipos de heteroestruturas que podem ser produzidas pela técnica de MBE estão os poços quânticos (“quantum wells” - QWs), os fios quânticos (“quantum wires” - QWR ) e os pontos quânticos (“quantum dots” - QDs). Com o surgimento destas heteroestruturas foi possível o estudo do comportamento de excitações elementares do sólido em ambientes de dimensionalidade reduzida, o que é de grande interesse básico e tecnológico. As heteroestruturas semicondutoras de baixas dimensões mencionadas acima (QWs, QWR e QDs) têm sido amplamente estudadas, devido especialmente ao fato de aumentarem a eficiência dos dispositivos baseados em semicondutores.

Segundo Thé (2010), semicondutores QD são cristais nanométricos de banda proibida (bandgap) estreita inseridos em uma matriz semicondutora de banda proibida maior. O resultado é uma barreira de potencial tridimensional no material de modo a conduzir a um espectro discreto de estados de energia possível; em outras palavras, torna-se a condução de elétrons mais custosa a fim de que se tenha maior controle sobre esta.

Pode-se definir bem dois padrões de operação para os lasers QD, um em estado excitado e outro em estado fundamental; não interessa ao escopo desse estudo caracterizar os vários ESs e sim encontrar um modelo que aproxime as características de GS e ES. Não se pretende também apresentar o comportamento detalhado do processo, uma vez que, inclusive, assume-se o modelo de caixa preta: diferentemente da principal linha de modelagem de lasers atual, que identifica o processo por equação de taxa, a partir do conhecimento minucioso comportamental e físico deste, as RNAs implementadas não precisam de prévio conhecimento algum a respeito do sistema.

1. Mapa Auto Organizável de Kohonen

O Mapa Auto Organizável de Kohonen (SOM – Self Organizing Map) é um método de rede neural artificial baseada em aprendizado não-supervisionado (a rede procura encontrar um padrão de similaridade baseando-se apenas nos padrões de entrada) e competitivo (os neurônios de uma camada competem entre si com o objetivo de permanecerem ativos, de tal forma que o neurônio com maior atividade, também chamado de neurônio vencedor, seja o principal participante do processo de aprendizado). Essa abordagem de rede neural artificial faz parte de um grupo de redes neurais definido como redes baseadas em modelos de competição, ou simplesmente redes competitivas (FAUSETT, 1994).