Université de Montréal

Objet publié

Au terme de ce projet, on pourra simuler les propriétés vibratoires des systèmes de la taille de 100 000 atomes grâce aux méthodes des réseaux de neurones profonds (RNP). Les simulations de ce genre permettront de calculer directement ce que mesurent présentement les nouvelles techniques Raman avec plus de facilité. Les équipes responsables de l’aspect théorique du projet et de l’expérimentation collaboreront afin de faire progresser les outils de simulation au niveau suivant, c’est-à-dire celui où les données seront comparées directement au spectre Raman des expériences sur les matériaux complexes. Le banc d’essai consistera en un système d’imagerie Raman pour les feuilles de graphène défectueuses impossibles à analyser avec les méthodes numériques courantes en raison de l’ampleur du problème. On espère mettre au point des outils assistés par intelligence artificielle qui aideront à mieux comprendre la nature des défectuosités à l’origine de telle ou telle réponse Raman. Ces outils recourront aux simulations de la théorie de la fonctionnelle de la densité (DFT) pour garantir l’exactitude et la prévisibilité de l’approche retenue. Ils faciliteront l’analyse des matériaux bidimensionnels, dont on pourrait se servir pour détecter les gaz. Mieux comprendre les signaux Raman émis par ces surfaces lorsqu’elles sont exposées à certains gaz nous guidera sur le choix des matériaux qui conviennent le mieux aux applications de cette nature.