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Projeto guiado por aprendizado de máquina de novos vidros com boa capacidade de vitrificação e coeficiente de expansão térmica desejado

Processo: 23/13961-0
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Programa Estímulo a Vocações Científicas
Vigência (Início): 04 de janeiro de 2024
Vigência (Término): 23 de fevereiro de 2024
Área do conhecimento:Engenharias - Engenharia de Materiais e Metalúrgica - Materiais Não-metálicos
Pesquisador responsável:Edgar Dutra Zanotto
Beneficiário:Káliton Pereira Mororó
Instituição Sede: Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia (CCET). Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR). São Carlos , SP, Brasil
Assunto(s):Materiais vitrocerâmicos   Vidros óxidos   Algoritmos genéticos   Aprendizado computacional
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:algoritmo genético | Aprendizdo de máquina | habilidade de formação de vidros | Stacked Generalization | Vidros óxidos | Materiais Vítreos

Resumo

Neste projeto pretendemos: 1) utilizar um código de computador que combine vários métodos preditivos baseados em dados. Modelos de Aprendizado de Máquina (Random Forest, Redes Neurais Artificiais e outros utilizando stackedgeneralization) juntamente com um algoritmo genético para projetar novas formulações de vidro de óxido tendo coeficiente de expansão térmica desejado. O código de computador empregará combinações de elementos propriedades que também poderiam prever a tendência de vitrificabilidade ou capacidade de formação de vidro (GFA) doformulações sugeridas, como, por exemplo: eletronegatividade e Entropia de Shannon; 2) produzir o óculos no laboratório; e 3) medir seu coeficiente de expansão térmica e comparar com oprevisões. A primeira parte foi iniciada pelo nosso grupo há 5 anos e por várias equipes no mundo estão agora a trabalhar nesta estratégia; no entanto, até onde sabemos, ninguém usou o procedimento stacking para este problema de design de vidro. Além disso, a segunda parte é original a nível internacional; até aqui não há relatos publicado sobre a previsão de GFA de composições de vidro de óxido derivadas de ML. Isso soacomo uma proposta de um ano; no entanto, um aluno do LaMaV (Rafael B. Rosante) tem trabalhado conosco já há vários meses e tem grande habilidade com codificação e algoritmos de ML para auxiliar na primeira parte. (AU)

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