Corrección de frente de onda con una red neuronal óptica difractiva en bucle

Área de la Ciencia:

• Óptica y Fotónica
• Inteligencia Artificial
• Ingeniería Óptica

Sus antecedentes:

• La corrección de frente de onda es fundamental en diversos campos científicos y tecnológicos.
• Los métodos existentes de corrección de frente de onda a menudo requieren sensores de frente de onda y pueden ser complejos.
• Persisten desafíos en lograr una corrección de frente de onda en tiempo real, sin sensores y ampliamente aplicable.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar una rutina de calibración de frente de onda totalmente óptica.
• Permitir la corrección de frente de onda en tiempo real sin necesidad de un sensor de frente de onda.
• Demostrar un enfoque de corrección de frente de onda generalizado y adaptable.

Principales métodos:

• Se propuso una rutina de calibración de frente de onda totalmente óptica utilizando una red neuronal óptica difractiva (DONN).
• La DONN comprende matrices de píxeles de modulación de fase multicapa preentrenadas.
• Se implementó un enfoque de DONN en bucle para la calibración del sistema óptico.

Principales resultados:

• Se logró la corrección de frente de onda en tiempo real sin depender de un sensor de frente de onda.
• La DONN optimizada demostró la capacidad de compensar distorsiones de frente de onda desconocidas.
• El sistema exhibió una amplia generalización, sin requerir reentrenamiento específico para nuevas distorsiones.

Conclusiones:

• El método propuesto ofrece un enfoque rápido y eficiente para la calibración de sistemas ópticos.
• Se estableció una técnica de corrección de frente de onda casi totalmente óptica y ampliamente aplicable.
• El sistema DONN en bucle presenta un avance significativo en el control de frente de onda óptico.