Simulação do enrugamento cinético no crescimento de interfaces em materiais multicamadas utilizando aprendizado de máquina - Makhoul Junior, Bassem Youssef (2023)
Por conta do aumento da quantidade de dados disponíveis em modo global e da constante evolução dos modelos e algoritmos de treinamento, técnicas de aprendizado de máquina vêm se tornando cada vez mais populares, isto, seja na indústria como na academia. Na área de ciência dos materiais, modelos que envolvem simulação computacional do crescimento de superfícies em situações fora do equilíbrio termodinâmico ajudam a entender e melhorar a produção de novos materiais. A partir destas premissas, este trabalho tem como principal objetivo empregar modelos de aprendizado de máquina para realizar uma previsão da evolução temporal da rugosidade global, considerando o modelo de deposição balística. O objetivo é realizar uma previsão de sistemas com tamanhos laterais que inviabilizam a obtenção do regime estacionário para a rugosidade global via simulação computacional. Utilizamos como parâmetro de validação a raiz do erro quadrático médio, de forma a avaliar o quão bem sucedido o aprendizado foi realizado pela máquina. Podemos destacar como resultados o acesso a evolução temporal da rugosidade global, bem como ao seu estado estacionário, para tamanhos laterias que ainda não foram observados na literatura, e a partir destes, exploramos situações para o crescimento interfacial considerando substratos unidimensionais e bidimensionais, com resultados consistentes para os expoente de rugosidade previstos no limite termodinâmico.