Predição da dinâmica de lasers de pontos quânticos semicondutores utilizando redes neurais artificiais - Santos, Wild Freitas da Silva (2018)
O trabalho discorre sobre a modelagem da dinâmica de lasers semicondutores de pontos quânticos (LPQ), uma nova classe de dispositivos eletrônicos com possibilidade de aplicações em telecomunicações e na medicina. O uso de LPQs requer atualmente a utilização de modelos tradicionais de equações de taxa ou em modelos de descrição de microestados, ambos são complexos e com elevados custos computacionais. Para a modelagem proposta neste trabalho, foram utilizadas amostras experimentais da potência óptica de saída do laser no estado fundamental (Ground State — GS) e no estado excitado (Excited State — ES) para temperaturas de operação de 20ºC, 40 ºC e 50 ºC. Redes Neurais Artificiais (RNA) como o Perceptron de Múltiplas Camadas (Multilayer Perceptron — MLP), Máquina de Aprendizado Extremo (Extreme Learning Machine — ELM) e Redes com Estados do Eco (Echo State Network — ESN) foram utilizadas como modelos de predição. Foi investigada também a aplicação das RNAs em conjunto com o Modelo Não-Linear Autoregressivo com Entradas Exógenas (Nonlinear AutoRegressive models with eXogenous inputs — NARX), onde as RNAs se apresentam como alternativa na estimação da não linearidade do modelo. Os resultados revelaram excelente previsibilidade com erros da ordem de 3,79% e um baixo custo computacional quando comparado às técnicas tradicionais