DESENVOLVIMENTO LABORATORIAL GUIADO POR INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL DE VIDROS ÓPTICOS COM NIÓBIO

Abstract

Vidros especiais que exibem índices de refração são essenciais ao desenvolvimento de novos sistemas ópticos. Tais vidros podem ser utilizados em uma grande variedade de aplicações, tais como lentes para realidade aumentada e micro projetores. Uma grande porção desses vidros utiliza óxidos tóxicos, como PbO, BaO, As2O3, e TeO2, que aumentam os índices de refração e facilitam a etapa de fusão, mas são prejudiciais aos seres vivos e ao meio-ambiente. Por outro lado, sabe-se que o nióbio também aumenta significativamente o índice de refração de vidros e não é tóxico. O objetivo deste trabalho é produzir formulações de vidros ópticos contendo nióbio que apresentem alto índice de refração (nd >1,65), número de Abbe mediano (35< Vd <55) e baixa temperatura de transição vítrea. Para tal, foi utilizado um algoritmo de Machine Learning, GLAS, recentemente desenvolvido no DEMa - UFSCar para produção de novas formulações. Treze composições foram sugeridas pelo algoritmo e duas foram selecionadas e testadas em relação à sua habilidade de formação de vidro (GFA) e outras propriedades. A formulação com melhor habilidade de formação de vidro foi avaliada com relação ao índice de refração, temperatura de transição vítrea e durabilidade química. A comparação das características físico-químicas dos vidros produzidos em laboratório com as previsões das redes neurais artificiais, indica que o algoritmo GLAS fornece formulações adequadas, que garantem propriedades desejadas e, portanto, pode ser utilizado para o design de novos vidros, diminuindo substancialmente a quantidade de testes de laboratório. Além disso, demonstra-se que vidros com nióbio oferecem vantagens em relação aos vidros com lantânio, dentre elas destacam-se a facilidade de uso do nióbio, não sendo necessário nenhum tipo de pré-tratamento térmico do óxido e a maior habilidade de formação de vidro. Destacase ainda que o nióbio apresenta um papel importante como inibidor da corrosão em vidros quando comparado, por exemplo com um vidro óptico comercial, o BK7 da Schott. Sendo assim, apresentam-se, neste trabalho, os resultados obtidos com sucesso na aplicação do novo algoritmo de Machine Learning, a respectiva obtenção dos vidros sugeridos, as caracterizações e análises correspondentes.