Slides from my Degree Project defense, directed by Luis Landesa Porras, University of Extremadura, July 2013. More information: http://albertosernait.es/investigacion/proyectos.html

1. Diseño de Pociones de Invisibilidad
Mediante Supercomputación
Alberto Serna Martín
Grado en Ingeniería de Sonido e Imagen
Directores:
Luis Landesa Porras
Javier Rivero Campos
Alberto Serna Martín
Diseño de Pociones de Invisibilidad
julio 2013
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2. 1
Introducción
Objetivo
2
Desarrollo
Fundamentos
Proceso de optimización
Supercomputación
3
Resultados
4
Conclusiones
Líneas futuras
Alberto Serna Martín
Diseño de Pociones de Invisibilidad
julio 2013
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3. Introducción
Desarrollo de un nuevo método de invisibilidad.
Alberto Serna Martín
Diseño de Pociones de Invisibilidad
julio 2013
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4. Introducción
Desarrollo de un nuevo método de invisibilidad.
Reducción del campo dispersado.
Alberto Serna Martín
Diseño de Pociones de Invisibilidad
julio 2013
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5. Introducción
Desarrollo de un nuevo método de invisibilidad.
Reducción del campo dispersado.
Procesos de optimización. Algoritmos genéticos.
Alberto Serna Martín
Diseño de Pociones de Invisibilidad
julio 2013
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6. Introducción
Desarrollo de un nuevo método de invisibilidad.
Reducción del campo dispersado.
Procesos de optimización. Algoritmos genéticos.
Análisis electromagnético.
Alberto Serna Martín
Diseño de Pociones de Invisibilidad
julio 2013
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7. Introducción
Desarrollo de un nuevo método de invisibilidad.
Reducción del campo dispersado.
Procesos de optimización. Algoritmos genéticos.
Análisis electromagnético.
Supercomputación.
Alberto Serna Martín
Diseño de Pociones de Invisibilidad
julio 2013
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8. Introducción
Desarrollo de un nuevo método de invisibilidad.
Reducción del campo dispersado.
Procesos de optimización. Algoritmos genéticos.
Análisis electromagnético.
Supercomputación.
Otros proyectos.
Extensión a amplio espectro.
Alberto Serna Martín
Diseño de Pociones de Invisibilidad
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9. Objetivo
Alberto Serna Martín
Diseño de Pociones de Invisibilidad
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10. Objetivo
Desarrollar el método de invisibilización Pociones de Invisibilidad y
demostrar su viabilidad.
Alberto Serna Martín
Diseño de Pociones de Invisibilidad
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11. ¾Cómo invisibilizar? [I]
Alberto Serna Martín
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12. ¾Cómo invisibilizar? [I]
Transformation Optics.
Alberto Serna Martín
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13. ¾Cómo invisibilizar? [I]
Transformation Optics.
Scattering Cancellation.
Alberto Serna Martín
Diseño de Pociones de Invisibilidad
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14. ¾Cómo invisibilizar? [II]
Transformation Optics.
Alberto Serna Martín
Diseño de Pociones de Invisibilidad
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15. ¾Cómo invisibilizar? [II]
Transformation Optics.
Scattering Cancellation.
Alberto Serna Martín
Diseño de Pociones de Invisibilidad
julio 2013
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16. Diferencias entre
Alberto Serna Martín
cloaking
y la poción
Diseño de Pociones de Invisibilidad
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17. Diferencias entre
cloaking
y la poción
Cloaking.
Alberto Serna Martín
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18. Diferencias entre
cloaking
y la poción
Cloaking.
Poción.
Alberto Serna Martín
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19. Diferencias entre
cloaking
y la poción
Cloaking.
Poción.
Cambio de roles entre estructuras.
Alberto Serna Martín
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20. ¾Por qué no se ha desarrollado antes?
Alberto Serna Martín
Diseño de Pociones de Invisibilidad
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21. ¾Por qué no se ha desarrollado antes?
Modelo de rayos.
Alberto Serna Martín
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22. ¾Por qué no se ha desarrollado antes?
Modelo de rayos.
Impide la interacción luz-objeto.
Alberto Serna Martín
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23. ¾Por qué no se ha desarrollado antes?
Modelo de rayos.
Impide la interacción luz-objeto.
No se puede penetrar la estructura a
invisibilizar.
Alberto Serna Martín
Diseño de Pociones de Invisibilidad
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24. ¾Por qué no se ha desarrollado antes?
Modelo de rayos.
Impide la interacción luz-objeto.
No se puede penetrar la estructura a
invisibilizar.
Nuestro sistema no aportaría nada.
Alberto Serna Martín
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25. ¾Por qué no se ha desarrollado antes?
Modelo de rayos.
Impide la interacción luz-objeto.
No se puede penetrar la estructura a
invisibilizar.
Nuestro sistema no aportaría nada.
½ERROR!
Alberto Serna Martín
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26. Proceso de optimización
Alberto Serna Martín
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27. Proceso de optimización
1
Población de individuos.
Alberto Serna Martín
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28. Proceso de optimización
1
Población de individuos.
Cada uno será una estructura.
Alberto Serna Martín
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29. Proceso de optimización
1
Población de individuos.
Cada uno será una estructura.
Tendrá una distribución de parámetros por capa.
Radio.
Permitividad.
Permeabilidad.
Alberto Serna Martín
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30. Proceso de optimización
1
Población de individuos.
Cada uno será una estructura.
Tendrá una distribución de parámetros por capa.
Radio.
Permitividad.
Permeabilidad.
2
Se analizan todos los individuos.
Alberto Serna Martín
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31. Proceso de optimización
1
Población de individuos.
Cada uno será una estructura.
Tendrá una distribución de parámetros por capa.
Radio.
Permitividad.
Permeabilidad.
2
Se analizan todos los individuos.
3
Se evoluciona hasta la siguiente generación.
Se cruzan las distribuciones de parámetros.
Alberto Serna Martín
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32. Proceso de optimización
1
Población de individuos.
Cada uno será una estructura.
Tendrá una distribución de parámetros por capa.
Radio.
Permitividad.
Permeabilidad.
2
Se analizan todos los individuos.
3
Se evoluciona hasta la siguiente generación.
4
Tras N generaciones termina el proceso de evolución.
Se cruzan las distribuciones de parámetros.
Obtenemos la distribución del mejor individuo.
Alberto Serna Martín
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33. HPC - High Performance Computing
Supercomputador Lusitania.
2 nodos homogéneos.
64 procesadores/nodo dual core Intel
Itanium.
2 TB memoria RAM.
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34. HPC - High Performance Computing
Supercomputador Lusitania.
2 nodos homogéneos.
64 procesadores/nodo dual core Intel
Itanium.
2 TB memoria RAM.
Cluster Auxiliar.
9 nodos heterogéneos.
Alberto Serna Martín
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35. HPC - High Performance Computing
Supercomputador Lusitania.
2 nodos homogéneos.
64 procesadores/nodo dual core Intel
Itanium.
2 TB memoria RAM.
Cluster Auxiliar.
9 nodos heterogéneos.
8/64 cores/nodo, Intel Xeon.
64/512 GB RAM/nodo.
Alberto Serna Martín
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36. Resultados
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37. Resultados [I]
Representación en el dominio temporal. Longitud de onda incidente 525nm.
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38. Resultados [II]
Representación en el dominio temporal. Longitud de onda incidente 420nm.
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39. Resultados [III]
Campo dispersado vs longitud de onda incidente
30
Scattering Cross Section, dBsm
25
20
15
10
5
Esfera vacía
Sim. #1
0
−5
−10
−15
−20
200
250
300
350
400
450
500
550
600
650
700
Longitud de onda incidente, nm
Alberto Serna Martín
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40. Resultados [IV]
Representación en el dominio temporal. Longitud de onda incidente 480nm.
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41. Resultados [V]
Representación en el dominio temporal. Longitud de onda incidente 480nm.
Alberto Serna Martín
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42. Conclusiones
Se ha demostrado la viabilidad del método.
Alberto Serna Martín
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43. Conclusiones
Se ha demostrado la viabilidad del método.
Puede presentar un comportamiento estable en frecuencia.
Hasta un 60% del espectro óptico.
Alberto Serna Martín
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44. Conclusiones
Se ha demostrado la viabilidad del método.
Puede presentar un comportamiento estable en frecuencia.
Hasta un 60% del espectro óptico.
Compromiso efectividad-material de la estructura.
Penetrabilidad.
Pérdidas.
Alberto Serna Martín
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45. Conclusiones
Se ha demostrado la viabilidad del método.
Puede presentar un comportamiento estable en frecuencia.
Hasta un 60% del espectro óptico.
Compromiso efectividad-material de la estructura.
Penetrabilidad.
Pérdidas.
No sirve para metales.
Alberto Serna Martín
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46. Conclusiones
Se ha demostrado la viabilidad del método.
Puede presentar un comportamiento estable en frecuencia.
Hasta un 60% del espectro óptico.
Compromiso efectividad-material de la estructura.
Penetrabilidad.
Pérdidas.
No sirve para metales.
Alberto Serna Martín
¾O puede que sí?
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47. Entrando en la jaula de Faraday
Alberto Serna Martín
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48. Entrando en la jaula de Faraday
La jaula es válida para conductores perfectos.
Alberto Serna Martín
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49. Entrando en la jaula de Faraday
La jaula es válida para conductores perfectos.
Comportamiento dependiente de la frecuencia.
Frecuencia de plasma.
Pasan a comportarse como materiales plasmónicos.
Alberto Serna Martín
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50. Entrando en la jaula de Faraday
La jaula es válida para conductores perfectos.
Comportamiento dependiente de la frecuencia.
Frecuencia de plasma.
Pasan a comportarse como materiales plasmónicos.
Desaparece el efecto jaula de Faraday.
Alberto Serna Martín
Diseño de Pociones de Invisibilidad
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51. Entrando en la jaula de Faraday
La jaula es válida para conductores perfectos.
Comportamiento dependiente de la frecuencia.
Frecuencia de plasma.
Pasan a comportarse como materiales plasmónicos.
Desaparece el efecto jaula de Faraday.
Nuestro sistema recupera su funcionalidad.
Alberto Serna Martín
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52. Entrando en la jaula de Faraday - Resultados [I]
Frecuency response representation of the invisibilized gold sphere
20
Scattering Cross Section, dBsm
15
10
5
0
−5
Empty sphere A
Sim. #1
Sim. #3
Sim. #4
−10
−15
−20
200
250
300
350
400
450
500
550
600
650
700
Incident wavelength, nm
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53. Entrando en la jaula de Faraday - Resultados [II]
Representación en el dominio temporal. Longitud de onda incidente 540nm.
Alberto Serna Martín
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54. Entrando en la jaula de Faraday - Resultados [III]
Representación en el dominio temporal. Longitud de onda incidente 540nm.
Alberto Serna Martín
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55. Líneas futuras
Considerar el carácter dispersivo de los materiales.
Alberto Serna Martín
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56. Líneas futuras
Considerar el carácter dispersivo de los materiales.
Comportamiento del sistema con otros objetos próximos.
Alberto Serna Martín
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57. Líneas futuras
Considerar el carácter dispersivo de los materiales.
Comportamiento del sistema con otros objetos próximos.
Inclusión de elementos activos de refuerzo para compensar pérdidas y
otros problemas.
Alberto Serna Martín
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58. Pero esto no era un método, sino una idea que conduciría a un método, a
través del cual sería posible, sin cambiar ninguna propiedad de la materia.
- Grin, el Hombre Invisible -
Gracias por la atención
Alberto Serna Martín
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