Desenvolvimento de novos vidros de alta dureza guiado por Machine Learning

• Processo: 22/15867-9
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de fevereiro de 2023
• Data de Término da vigência: 31 de janeiro de 2024
• Área de conhecimento: Engenharias - Engenharia de Materiais e Metalúrgica - Materiais Não-metálicos
• Pesquisador responsável: Edgar Dutra Zanotto
• Beneficiário: André Tamake Yoshioka
• Instituição Sede: Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia (CCET). Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR). São Carlos , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 13/07793-6 - CEPIV - Centro de Ensino, Pesquisa e Inovação em Vidros, AP.CEPID
• Assunto(s): Aprendizado computacional Propriedades mecânicas Vidro
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Aprendizado de Máquina | dureza Vickers | Inteligência Artifical | machine learning | Propriedades mecânicas | vidros | Vidros

Resumo

Os vidros têm sido selecionados para inúmeras aplicações domésticas e de alta tecnologia, incluindo fibras óticas, biovidros, condutores iônicos, telas de smartphones e armaduras balísticas. Estas aplicações devem-se às várias propriedades que algumas composições vítreas conseguem combinar, tais como beleza estética, transparência, durabilidade química e elevados valores de dureza, módulo elástico e resistência ao riscamento. A inteligência artificial, e em especial aprendizado de máquina, tem sido frequentemente utilizada para prever propriedades de vidros a partir da composição química, que acelera notadamente o desenvolvimento de novos produtos e aumenta sobremaneira a competitividade industrial. Neste trabalho deseja-se desenvolver vidros de alta dureza por meio de simulações utilizando algoritmos de aprendizagem de máquina. Para tanto serão utilizados modelos preditivos de redes neurais artificiais (RNA) e algoritmos genéticos. Espera-se que com a correlação entre composição e dureza realizada pelos modelos preditivos, seja possível prever e produzir composições vitrificáveis com propriedades mecânicas otimizadas, especialmente a dureza. Após a seleção de composições previstas pelos modelos, com alta dureza Vickers (>7,5 GPa) valor almejado para várias aplicações, será realizado um estudo, segundo os fundamentos da ciência dos vidros, para a certificação da habilidade de formar vidro, durabilidade química e baixa densidade. Com base nesses critérios, serão simuladas, produzidas e caracterizadas diversas composições vítreas para a verificação e comprovação das propriedades previstas pelos algoritmos de inteligência artificial.