Estudo e desenvolvimento de sensores ópticos inteligentes baseados no efeito da ressonância de plasmons de superfície.
Sensor Óptico, Ressonância de Plasmons de Superfície (RPS), Surface Plasmon Resonance (SPR), Aprendizagem de Máquina, Sensor Inteligente, Smart Sensor.
Os sensores baseados na ressonância de plasmons de superfície (RPS) permitem avaliar mudanças de índice de refração em sua superfície sensível, com objetivo de detectar interações moleculares, identificar interações antígeno-anticorpo, realizar triagem de drogas, investigar reações enzimáticas entre diversas outras aplicações. A confiabilidade das informações repassadas por um sensor RPS deve ser garantida, tanto por esse tipo de sensor ser extremamente sensível a pequenas mudanças de índice de refração da substância em análise, quanto pelo fato de que a geração de uma resposta errada poder ocasionar consequências sérias dependendo da aplicação para a qual o sensor é empregado. Esse trabalho tem como objetivo investigar a possibilidade de utilização de diferentes técnicas de aprendizagem de máquina em sensores ópticos baseados na RPS, para melhorar e atestar a qualidade das respostas fornecidas, criando assim, um sensor RPS inteligente. De forma mais específica, pretende-se identificar padrões nas respostas RPS, analisar o impacto dessas técnicas de aprendizagem na qualidade do sensor e identificar anomalias no seu comportamento. As tarefas de aprendizagem para descrição, agrupamento, identificação e classificação serão aplicadas nas chamadas curvas de sensorgramas obtidas pela reposta em tempo-real de sensores RPS. Os sensorgramas serão extraídos de sensores construídos com diferentes materiais e de dois diferentes modos de operação: angular e espectral.