DisenIA es la continuación del proyecto AEVOMETA II desarrollado durante 2020-2022, que combinaba conceptos de computación evolutiva y metasuperficies nanofotónicas para desarrollar estructuras ultracompactas con características de enfriamiento radiativo pasivo.
DisenIA tiene tres líneas de investigación principales. La primera consiste en desarrollar modelos subrogados con el objetivo final de reducir al mínimo el tiempo requerido en las simulaciones. Para desarrollar esta actividad, UPNA aplicará sus conocimientos sobre circuitos equivalentes y teoría clásica de filtros para crear nuevos modelos subrogados, que después AIN probará en diferentes algoritmos de optimización y comparará los resultados con los obtenidos mediante técnicas de deep learning.
Por otro lado, se investigará en el diseño de metasuperficies pixeladas, que consisten en estructuras periódicas cuya superficie se define como una matriz binaria de píxeles, donde cada elemento indica la presencia o ausencia de uno entre dos materiales preseleccionados. Para encontrar el diseño óptimo, AIN aplicará sus conocimientos en algoritmos de optimización, previa selección de los parámetros deseados. Además, con el diseño de la estructura óptima aquí obtenida, UPNA fabricará un prototipo, que caracterizará en el laboratorio, y que AIN medirá en exterior, para comprobar los resultados teóricos obtenidos. La estructura final se espera que tenga una alta potencia neta de enfriamiento, aunque puede resultar algo compleja en su fabricación, por lo que las aplicaciones previstas consistirán en enfriar pequeños componentes.
Por último, se tratará de extraer el mayor conocimiento posible de la física que subyace en las estructuras multicapa, en relación a su capacidad de enfriamiento por radiación. Para ello, se aprovecharán las soluciones obtenidas durante la anualidad anterior, que rondan el millón de soluciones, para relacionar las propiedades de las distintas capas del metamaterial con su emisividad en las distintas zonas del espectro frecuencial. Para esta actividad AIN aplicará algoritmos de agrupamiento no supervisado, para los que empleará el modelado analítico de materiales llevado a cabo por UPNA.
Duración: 09/2022 – 11/2024
Coordinador:
Grupo Sistemas Inteligentes Grupo de Antenas e Instituto Smart Cities (ISC)
Subvenciona:
