Aplicação de redes neurais convolucionais na determinação de propriedades ópticas de meios não lineares utilizando luz estruturada

Abstract

A determinação de propriedades ópticas não lineares é fundamental para o desenvolvimento de aplicações em fotônica, sensoriamento e processamento óptico. Entre as técnicas utilizadas para essa finalidade, o Z-scan destaca-se por sua simplicidade experimental e elevada sensibilidade na caracterização da resposta refrativa e absortiva de materiais. Entretanto, sua aplicação em meios espalhadores pode ser comprometida pela deformação da frente de onda transmitida. Nesse contexto, a técnica Intensity Correlation Scan (IC-scan) permite analisar a resposta óptica não linear a partir das correlações espaciais de padrões de speckle, apresentando maior robustez em condições de espalhamento. Este trabalho investiga a aplicação de técnicas de aprendizagem de máquina (AM) na análise de imagens e perfis de intensidade obtidos em experimentos de Z-scan e IC-scan, com o objetivo de estimar propriedades ópticas não lineares de amostras. Foram realizadas medições experimentais em etanol, metanol, acetona e dissulfeto de carbono, utilizando comprimentos de onda de 814 nm e 910 nm. As imagens adquiridas ao longo da varredura axial foram processadas e utilizadas como dados de entrada para modelos baseados em computação de reservatório e redes neurais convolucionais, enquanto as curvas experimentais de Z-scan foram empregadas como referência. Os resultados indicam que as técnicas de AM são capazes de reproduzir a resposta óptica das amostras utilizadas no treinamento, como determinar a resposta óptica de outras amostras não incluídas nessa etapa de treinamento. Dessa forma, sendo capaz, a partir da análise das imagens determinar a resposta não linear do meio.