Master Thesis Project: Artificial Intelligence for non-linear spectroscopy.

Progetto di Tesi Magistrale Teorico/Sperimentale.

 La spettroscopia Raman non-lineare è uno strumento potente in grado di indagare le proprietà vibrazionali della materia su scala atomica.Rispetto alla spettroscopia Raman convenzionale, presenta numerosi vantaggi, come la possibilità di mappare fenomeni ultraveloci e determinare il moto atomico su scale temporali del femtosecondo. Tuttavia, a causa della non linearità dei processi ottici su cui si basa, i segnali misurati sperimentalmente sono generalmente più complessi e difficili da interpretare: le forme di righe possono apparire sovrapposte ad un segnale di background e subire forti distorsioni, con profili spettrali che possono apparire sia negativi che dispersivi.

La tesi ha carattere teorico-sperimentale, prevede infatti di sviluppare tramite algoritmi di Intelligenza Artificiale una Rete Neurale in grado di isolare il segnale Raman dai contributi non-lineari spuri. Gli algoritmi verranno allenati mediante opportuni training set ottenuti dal calcolo delle risposte Raman non-lineari per sistemi modello. Come benchmark per la validazione del protocollo sviluppato saranno utilizzati dati acquisiti sperimentalmente su sistemi reali.

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How slow does a glass flow? PDF Print E-mail

 Does the glass cease to flow at some finite temperature?” Answering this question––of pivotal importance for glass formation theories––would require ridiculously long observation times. We circumvent this infeasibility relating the (directly inaccessible) ultraviscous flow of a liquid to the elastic properties of the corresponding glass, which we measure as a function of its age. The older the glass, the lower the temperature at which viscosity can be determined. Taking advantage of physical vapor deposition, we rapidly obtain a wide spectrum of ages rivaling those of millenary ambers, enabling viscosity determinations at values as large as those pertaining to the asthenosphere. Our result, recently appeared in PNAS , ultimately rules out the finite-temperature divergence of the molecular diffusion timescale in a glass.

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Last Updated ( Friday, 31 July 2015 )
 
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