An artificial neural network based approach for computing optical properties of photonic crystals : Uma abordagem baseada em redes neurais artificiais para computação de propriedades ópticas de cristais fotônicos

Abstract

Resumo: Esta tese aborda o emprego de processos baseados em redes neurais artificiais para computação de relações de dispersão e banda fotônica proibida de cristais fotônicos. A proposta objetiva prover um modelo de computação alternativo capaz de calcular rapidamente estas propriedades ópticas em relação às simulações eletromagnéticas convencionais. O modelo é baseado nas redes neurais artificiais Perceptron de Múltiplas Camadas e Máquinas de Aprendizado Extremo, que são projetadas para processarem dados geométricos e de materiais de cristais fotônicos e assim predizerem estas propriedades ópticas. Uma arquitetura simples de rede neural é proposta para permitir processos rápidos de treinamento. O modelo é testado em uma variedade de cristais fotônicos bi- and tri-dimensionais com arranjos, geometrias, e materiais diferentes, e sua capacidade de predição e desempenho de computação são avaliados em relação a um simulador eletromagnético bem estabelecido na comunidade de fotônica

Abstract: This thesis addresses the employment of Artificial Neural Network-based processes for computing dispersion relations and photonic bandgaps of photonic crystals. The proposal aims to provide an alternative computing model able to fastly calculate these optical properties regarding conventional electromagnetic simulations. The model is based on Multilayer Perceptron and Extreme Learning Machine Artificial Neural Networks, which are designed to process the geometric and material data of photonic crystals in order to predict such optical properties. A simple neural-network architecture is proposed for allowing fast training processes. The model is tested on a variety of bi- and tri-dimensional photonic crystals with different lattices, geometries, and materials, and its predicting capability and computing performance are evaluated in regard to a well-established electromagnetic simulator in photonic community