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La Nanofotónica y el Deep Learning en la obtención de materiales

Los avances en el ámbito del Deep Learning crecen día a día gracias a las nuevas tecnologías que nos rodean. Y esto es algo que puede cambiar nuestras vidas por completo de muchas formas. Dentro del campo de la nanofotónica, la ciencia que se encarga de estudiar el comportamiento de la luz a escala nanométrica, también se dan estos avances. Gracias a la fusión de la nanofotónica y el Deep Learning se ha dado pie a la invención de los ‘metamateriales’. ¿Te interesa el Deep Learning? ¿Quieres saber más sobre este nuevo descubrimiento? ¡Sigue leyendo!

Nanofotónica y metamateriales

Debido a los increíbles avances que se ha dado en el campo de la nanofotónica se ha llegado a la invención de los metamateriales. Estos materiales están hechos por el ser humano y tienes varias aplicaciones. Por ejemplo, la detección remota a nanoescala o la recolección de energía. A pesar de sus ventajas, su fabricación resulta muy compleja y presenta bastantes errores. Sin embargo, gracias al Deep learning y a las redes neuronales este proceso puede mejorar.

A  consecuencia de la implementación del Deep Learning en este proceso, este se simplificará y mejorará. Entre otras cosas, logrará predecir en fracciones de segundo la geometría de nanoestructura fabricada. Gracias a un estudio de la Universidad de Tel Aviv se ha mostrado el proceso de diseño de estos metamateriales. Uno de los investigadores, Dr. Michael Mrejen, habla de las dificultades en los procesos de diseño, que veremos a continuación.

Dificultades de la nanofotónica

Como ya explicó el Dr. Mrejen, el proceso de diseño de metamateriales es increíblemente complicado. Además, añade que requieren una gran cantidad de ensayos de prueba y error, lo cual limita sus aplicaciones. A pesar de la gran evolución de la nanofotónica, los procesos de diseño y fabricación de metamateriales resultan muy repetitivos. Esto ocurre porque los diseñadores adivinan una estructura y resuelven las ecuaciones de Maxwell.

Por otra parte, el obtener una geometría para lograr la respuesta electromagnética deseada es igual de complicado. Además de requerir mucho tiempo. Es por esto que la solución puede venir de mano del Deep Learning y la Inteligencia Artificial. Estos nuevos métodos basados en estas tecnologías pueden ser clave para aplicar la nanofotónica al día a día.

¿Deep Learning en nanofotónica?

El Deep Learning es un tecnología basada en redes neuronales artificiales compuestas de unos varios niveles jerárquicos. Y gracias a esta tecnología, los investigadores de la Universidad de Tel Aviv han querido darle un giro a el diseño de metamateriales. Pensaron que, al ser una de las formas más avanzadas de aprendizaje automático, sería perfecto para implementarlo en este proceso.

Lo que hicieron estos investigadores fue alimentar una red neuronal de Deep Learning con más de 15.000 experimentos artificiales. De esta forma, mostraron a la red la intrincada relación entre las formas de los nanoelementos y sus respuestas electromagnéticas. El Dr. Suchowski explicó: “Demostramos que una red de Deep Learning ‘entrenada’ puede predecir, en una fracción de segundo, la geometría de una nanoestructura fabricada”. Igualmente, también demostraron que de esta manera se pueden producir nanoelementos que interactúen con sustancias químicas y ciertas proteínas.

¿Qué aplicaciones tiene?

Las aplicaciones que pueden tener estos metamateriales creados a partir de Deep Learning se extienden a distintos campos. Por ejemplo, puede aplicarse al diseño, de manera eficiente y rápida, de nanopartículas capaces de atacar proteínas maliciosas. Además, esta red neuronal profunda es capaz de diseñar y caracterizar elementos ópticos para productos químicos y biomoléculas. Los investigadores de Tel Aviv también explicaron que su solución  basada en Deep Learning consigue crear un diseño en prácticamente una fracción de segundo. Algo completamente revolucionario para este sector y que se espera que siga evolucionando en los próximos años.

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