[en] SIMULATION AND AUTOMATIC SYNTHESES OF QUANTUM DOTS CELLULAR AUTOMATA CIRCUITS THOUGHT INTELLIGENT TECHNIQUES

• Ano de defesa: 2006
• Autor(a) principal: OMAR PARANAIBA VILELA NETO
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: MAXWELL
• Palavras-chave em Português: [pt] REDE NEURAL; [pt] AUTOMATOS CELULARES; [pt] NANOELETRONICA; [pt] NANOTECNOLOGIA; [pt] PONTOS QUANTICOS; [pt] ALGORITMO GENETICO; [en] NEURAL NETWORKS; [en] CELLULAR AUTOMATA; [en] NANOELECTRONIC; [en] NANOTECHNOLOGY; [en] QUANTUM DOTS; [en] GENETIC ALGORITHM
• Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=8729&idi=1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=8729&idi=2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.8729

[pt] Esta dissertação investiga e propõe um novo simulador de circuitos de Autômatos Celulares com Pontos Quânticos (QCA) e uma nova metodologia para a criação e otimização de circuitos lógicos, utilizando técnicas da inteligência computacional. Autômatos Celulares com Pontos Quânticos é uma nova tecnologia, na escala nanométrica, que tem chamado a atenção dos pesquisadores por ser uma alternativa à tecnologia CMOS, cujo limite físico de miniaturização será atingido nos próximos anos. QCA tem um grande potencial no desenvolvimento de circuitos com maior densidade espacial, maior velocidade, baixa dissipação e baixo consumo de energia. Ao contrário das tecnologias tradicionais, QCA não codifica a informação pelo fluxo de corrente elétrica, mas pela configuração das cargas elétricas no interior das células. A interação coulombiana entre as células garante o fluxo da informação. Apesar de simples, essas características fazem com que a arquitetura de circuitos de QCA se torne não trivial. Portanto, a criação de um simulador e de uma metodologia de elaboração e síntese automática de circuitos possibilitam aos cientistas uma melhor visualização de como esses dispositivos funcionam, acelerando o desenvolvimento desses sistemas na escala nanométrica. Para atingir o objetivo proposto, técnicas de inteligência computacional, tais como redes neurais do tipo Hopfield, para o desenvolvimento do simulador, e algoritmos genéticos, para a metodologia de criação e otimização dos circuitos, foram empregadas. Os resultados encontrados foram significativos, comprovando que as técnicas da inteligência computacional podem ser uma ferramenta estratégica para o rápido desenvolvimento da nanoeletrônica e da nanotecnologia em geral.