Exploração e Otimização de Estruturas de Quantum Bragg Mirror Detectors (QBMDs) via Inteligência Artificial
DOI:
https://doi.org/10.5753/reic.2026.8500Keywords:
QBMDs, Otimização Bayesiana, Modelo Surrogate, e-mulate, OptoeletrônicaAbstract
Quantum Bragg Mirror Detectors (QBMDs) são fotodetectores semicondutores promissores, porém seu projeto envolve um espaço de busca restrito, multidimensional e dependente de simulações físicas custosas. Este trabalho propõe um pipeline de inteligência artificial para otimização de QBMDs, integrando otimização Bayesiana multiobjetivo, simulação física pelo e-mulate e modelos surrogate. As estruturas são representadas por sete parâmetros estruturais, incluindo o número de poços nos espelhos esquerdo e direito e as espessuras dos poços, barreiras laterais e poço central. O desempenho é avaliado a partir de métricas extraídas da fotocorrente: energia e intensidade do pico, fator de qualidade e fração do pico principal. A otimização permite identificar compromissos entre objetivos por meio da fronteira de Pareto. Além disso, os dados válidos simulados treinam modelos substitutos capazes de estimar rapidamente novas configurações, reduzindo custos computacionais e apoiando o desenvolvimento eficiente de QBMDs. Também fornece base reprodutível para análises comparativas e futuras extensões experimentais posteriores.
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