Desenvolvimento de vidros óticos contendo nióbio por machine learning
DOI:
https://doi.org/10.33448/rsd-v11i9.31290Palavras-chave:
Vidros Óticos; Nióbio; Índice de Refração; Número de Abbe; Inteligência Artificial; Machine learning.Resumo
Vidros de alto índice de refração são essenciais para antigos e novos sistemas óticos, como microscópios, telescópios e novas lentes de realidade aumentada e microprojetores. No entanto, boa parte desses vidros utilizam componentes tóxicos, como PbO, BaO, As2O3 e TeO2, que levam a altos índices de refração e facilitam o processo de fusão, mas são prejudiciais ao ser humano e ao meio ambiente. Por outro lado, sabe-se que o nióbio aumenta significativamente o índice de refração e é um elemento que não é tóxico. O objetivo deste trabalho foi desenvolver novas composições de vidro ótico contendo Nb2O5 com índice de refração relativamente alto (nd > 1,65), número Abbe intermediário (35 < Vd < 55) e temperatura de transição vítrea razoável, Tg. Para tanto, utilizamos um algoritmo de machine learning, GLAS, que foi desenvolvido recentemente no DEMa - UFSCar para produção de novas formulações de vidros óticos. Depois de rodar o algoritmo 13 vezes, duas das composições mais promissoras foram escolhidas e testadas por sua capacidade de formação de vidro e outras propriedades. A melhor composição foi analisada em relação ao índice de refração, temperatura de transição vítrea e durabilidade química. Uma comparação entre os resultados laboratoriais e as previsões da rede neural artificial indica que o algoritmo GLAS fornece formulações adequadas e pode ser usado imediatamente para acelerar o projeto de novos vidros, reduzindo substancialmente o número de testes laboratoriais. Além disso, os resultados indicam que os vidros de nióbio podem oferecer algumas vantagens sobre seu principal concorrente (La2O3).
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