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Otimização do trabalho termodinâmico com machine learning control

Processo: 18/21285-7
Linha de fomento:Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Doutorado
Vigência (Início): 15 de agosto de 2019
Vigência (Término): 14 de agosto de 2020
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Física - Física Geral
Pesquisador responsável:Marcus Vinicius Segantini Bonança
Beneficiário:Pierre Marie Antoine Leite Nazé
Supervisor no Exterior: Sebastian Deffner
Instituição-sede: Instituto de Física Gleb Wataghin (IFGW). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas, SP, Brasil
Local de pesquisa : University of Maryland, Baltimore County (UMBC), Estados Unidos  
Vinculado à bolsa:18/06365-4 - Otimização do trabalho termodinâmico em sistemas fora do equilíbrio, BP.DR
Assunto(s):Mecânica estatística   Otimização

Resumo

Um dos problemas atuais em Termodinâmica é a obtenção de protocolos que minimizem a dissipação energética quando executado um determinado processo termodinâmico que ocorre a tempo finito. Por outro lado, as técnicas usadas na literatura para atingir esse fim carecem de generalidade, seja porque não adentram regiões arbitrariamente fora do equilíbrio ou porque são incapazes de lidar com sistemas gerais, restringindo-se portanto ao tratamente de pouquíssimos exemplos. Este trabalho propõe as técnicas de machine learning como uma nova ferramenta para esse cenário. Estudaremos assim exemplos em regiões arbitrariamente fora do equilíbrio utilizando técnicas de programação evolutiva já bem desenvolvidas na literatura para a obtenção desses protocolos ótimos.