Subdominios de grafeno e inteligencia artificial empleados en la detección de iones contaminantes en agua
En esta Jornada les mostraré cómo obtener dominios de grafeno más pequeños (subdominios de 3-8 nm de diámetro) extraídos de grafeno monocapa obtenido por CVD. Estos subdominios son propicios por su confinamiento cuántico y por la presencia de grupos sp² /sp³ en su superficie lo que les brinda propie...
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| Autores principales: | , , |
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| Formato: | Objeto de conferencia Resumen |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2024
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/178876 |
| Aporte de: |
| Sumario: | En esta Jornada les mostraré cómo obtener dominios de grafeno más pequeños (subdominios de 3-8 nm de diámetro) extraídos de grafeno monocapa obtenido por CVD. Estos subdominios son propicios por su confinamiento cuántico y por la presencia de grupos sp² /sp³ en su superficie lo que les brinda propiedades de fluorescencia y poder ser modificados químicamente para mejorar la detección selectiva y precisa de iones contaminantes como el Hg²⁺ presente en agua de consumo. Por otro lado, la incorporación de inteligencia artificial, a través del uso de machine learning (ML), nos permite distinguir con precisión los espectros de fluorescencia del sensor y de esa forma, poder discriminar, por ejemplo: señales de Fe³⁺ de Hg²⁺. Los resultados arrojados por ML fueron luego validados por espectroscópicas de uso convencional dando resultados muy similares lo cual nos permite asegurar que con inteligencia artificial podemos reducir ostensiblemente las horas de laboratorio/hombre e insumos necesarios en aplicaciones de detección ultrasensible. |
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