000124777 001__ 124777 000124777 005__ 20230322092623.0 000124777 037__ $$aTAZ-TFG-2023-157 000124777 041__ $$aspa 000124777 1001_ $$aCosta Reyes, Óscar 000124777 24200 $$aTopology and Chilarity in Nanophotonics 000124777 24500 $$aTopología y Quiralidad en Nanofotónica 000124777 260__ $$aZaragoza$$bUniversidad de Zaragoza$$c2023 000124777 506__ $$aby-nc-sa$$bCreative Commons$$c3.0$$uhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ 000124777 520__ $$aEn este trabajo vamos a implementar diferentes técnicas del Machine Learning en el campo del electromagnetismo, más en concreto, al estudio de resonancias electromagnéticas a través de estructuras nanométricas en una superficie metálica.<br />Primero desarrollaremos las ecuaciones usadas en modelo teórico y las implementaremos en código. Luego, generaremos un conjunto de datos para entrenar una red neuronal y predecir las propiedades de la luz incidiendo sobre una superficie con una estructura periódica determinada. Una vez entrenada la red, analizaremos cómo afecta la variación de los hiperparámetros a su rendimiento. Además, utilizaremos las propiedades de las redes neuronales para comprender las simetrías del sistema. Finalmente, estudiaremos la aplicación de una estructura de red neuronal llamada autoencoder para caracterizar conjuntos de datos no etiquetados.<br /><br /> 000124777 521__ $$aGraduado en Física 000124777 540__ $$aDerechos regulados por licencia Creative Commons 000124777 700__ $$aMartín Moreno, Luis$$edir. 000124777 700__ $$aLorén Mastral, Fernando$$edir. 000124777 7102_ $$aUniversidad de Zaragoza$$b $$c 000124777 8560_ $$f735752@unizar.es 000124777 8564_ $$s2156454$$uhttps://zaguan.unizar.es/record/124777/files/TAZ-TFG-2023-157.pdf$$yMemoria (spa) 000124777 909CO $$ooai:zaguan.unizar.es:124777$$pdriver$$ptrabajos-fin-grado 000124777 950__ $$a 000124777 951__ $$adeposita:2023-03-21 000124777 980__ $$aTAZ$$bTFG$$cCIEN 000124777 999__ $$a20230201184055.CREATION_DATE