Aprendizado de máquina aplicado para classificação de fases em sistemas de matéria mole - Hernandes, Vinícius Fonseca (2021)
Caracterizar as diferentes fases em sistemas da Matéria Mole é um desafio encontrado em muitos problemas na interface entre Física e Química – e o desafio se torna ainda maior para fluidos polimórficos. Especificamente, fluidos que apresentam fases vítreas, como a água, podem ter, além de múltiplas fases sólidas, mais de uma fase líquida ou vítrea, e até mesmo apresentar um ponto crítico líquido-líquido. Assim, propomos neste trabalho um algoritmo, baseado em redes neurais, para analisar o comportamento das fases de um fluido de caroço amolecido que possui polimorfismo na fase líquida, ponto crítico líquido-líquido e fase amorfa, similar à água. Também aplicamos o algoritmo para analisar uma mistura de modelos de caroço amolecido de água e álcool. Para isso, combinamos e expandimos dois métodos baseados nos parâmetros de ordem orientacional para estudar misturas: o método de Boattini e coautores [Molecular Physics 116, 3066-3075 (2018)], proposto para sistemas binários de caroço duro, e o método proposto por Martelli e coautores [The Journal of Chemical Physics 153, 104503 (2020)], para estudar água na região superresfriada. Incluindo camadas de coordenação de longo alcance, para incluir os terceiros vizinhos, a rede neural treinada foi capaz de prever, com alto grau de precisão, as fases sólidas cristalinas, as fases fluidas e a fase amorfa para o fluido de caroço-amolecido puro e para as misturas água-álcool. Além disso, utilizando a informação sobre as populações de cada fase em um dado ponto do diagrama, pudemos analisar como a região amorfa metaestável se espalha ao longo do diagrama de fases, especificamente na região e líquido de alta densidade. Estes resultados complementam o observado previamente, aumentando o entendimento do comportamento de fluidos polimórficos superresfriados e amplia a compreensão sobre como solutos anfifílicos afetam o diagrama de fases.