Return to search

[en] EVOLUTIONARY SYNTHESIS IN NANOTECHNOLOGY / [pt] SÍNTESE EVOLUCIONÁRIA EM NANOTECNOLOGIA

[pt] A Nanotecnologia teve seus primeiros conceitos
introduzidos pelo físico
americano Richard Feynman em 1959, em sua famosa palestra
intitulada
There´s plenty of room at the bottom (Ainda há muito
espaço sobrando no
fundo). Já a Inteligência Computacional tem sido utilizada
com sucesso em
diversas áreas no meio acadêmico e industrial. Este
trabalho investiga o
potencial dos Algoritmos Genéticos na otimização e síntese
de dispositivos e
estruturas na área de Nanotecnologia, através de 3 tipos
de aplicações distintas:
síntese de circuitos eletrônicos moleculares, projeto de
novos polímeros
condutores e otimização de parâmetros de OLEDs (Organic
Light-Emitting
Diodes). A síntese de circuitos eletrônicos moleculares é
desenvolvida com base
em Hardware Evolucionário (EHW - Evolvable Hardware) e tem
como principais
elementos dois dispositivos moleculares simulados em
SPICE: o diodo molecular
e o transistor molecular. O projeto de novos polímeros
condutores é baseado em
uma metodologia que combina uma aproximação tight-binding
(hamiltoniano de
Hückel simplificado) que representa a estrutura eletrônica
de uma cadeia
polimérica, empregando um AG com avaliação distribuída
como mecanismo de
síntese. Finalmente, a otimização de parâmetros de OLEDs é
desenvolvida por
meio de um método que modela o comportamento elétrico do
dispositivo com
multicamadas, onde cada camada possui uma proporção de MTE
(material
transportador de elétrons) e uma proporção de MTB
(material transportador de
buracos). As aplicações apresentam resultados que
comprovam que o apoio de
técnicas de Inteligência Computacional como os Algoritmos
Genéticos no mundo
nanométrico pode trazer benefícios para a criação e o
desenvolvimento de novas
tecnologias. / [en] The first Nanotechnology concepts were introduced by the
American
physicist Richard Feynman in 1959, in his famous lecture
entitled There´s plenty
of room at the bottom. Computational Intelligence has been
successfully used in
various areas in the academic and industrial worlds. This
work investigates the
potential of Genetic Algorithms in the optimization and
synthesis of devices and
structures in the Nanotechnology domain, by means of 3
types of distinct
applications: synthesis of molecular electronic circuits,
design of new conducting
polymers and optimization of OLEDs (Organic Light-Emitting
Diodes) parameters.
The synthesis of molecular electronic circuits is
developed based on the
Evolvable Hardware (EHW) paradigm and has as main elements
two molecular
devices simulated in SPICE: the molecular diode and the
molecular transistor.
The design of new conducting polymers is based on a
methodology that
combines an approximated tight-binding (simplified Huckel
Hamiltonian) that
represents the electronic structure of a polymer chain,
using a GA with distributed
evaluation as the synthesis mechanism. Finally, the
optimization of OLEDs
parameters is developed by means of a method that models
the electric behavior
of multi-layer devices, where each layer has a ratio of
electron transport material
(ETM) to hole transport material (HTM). The applications
present results that
demonstrate that the use of Computational Intelligence
techniques, as Genetic
Algorithms, in the nanometer world can bring benefits for
the creation and
development of new technologies.

Identiferoai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:8879
Date22 August 2006
CreatorsLEONE PEREIRA MASIERO
ContributorsMARCO AURÉLIO CAVALCANTI PACHECO
PublisherMAXWELL
Source SetsPUC Rio
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
TypeTEXTO

Page generated in 0.0017 seconds