El CuO es un semiconductor de banda estrecha con características distintivas que lo hacen indispensable en muchas aplicaciones industriales y tecnológicas, como catalizadores respetuosos con el medio ambiente para la eliminación de contaminantes orgánicos, sensores, células fotovoltaicas y solares, baterías y medios de almacenamiento, entre otros. La ingeniería de su brecha energética se hace imperativa y necesaria para adaptar su capacidad de absorción de luz al nivel deseado para una aplicación concreta. Los mecanismos de dopaje elemental con ruptura de la simetría de la distorsión de la red mejoran eficazmente la propiedad óptica de este semiconductor y sirven como vía principal a través de la cual se logra el diseño del material. Este trabajo desarrolla un modelo predictivo inteligente de máquina de aprendizaje extremo (ELM-IP) y un modelo basado en regresión por pasos (SWR) para estimar la brecha de energía de un semiconductor de CuO dopado. El modelo ELM-IP-Sin desarrollado, que emplea la función de activación seno, tiene un mejor rendimiento que el modelo ELM-IP-Sig (que utiliza la función de activación sigmoide) y el modelo SWR con una mejora porcentual del 14,15
y 50,05%, respectivamente, utilizando la métrica de error cuadrático medio (RMSE), mientras que el modelo ELM-IP-Sig desarrollado supera al modelo basado en SWR. Los modelos desarrollados investigan además la dependencia del hueco energético del CuO de la incorporación de impurezas de hierro y cobalto, y los resultados obtenidos concuerdan bien con los valores medidos. El excelente rendimiento de los modelos desarrollados es muy meritorio para adaptar la capacidad de respuesta a la luz del semiconductor CuO para aplicaciones fotocatalíticas y optoelectrónicas a un coste reducido, al tiempo que se elude el estrés experimental.
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